假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...如果使用的数据库不支持窗口函数呢？在 MySQL 里可以使用用户变量，使用用户变量只是模拟了窗口函数的实现，并没有什么新意。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
如何获取MySql表中各个列的数据类型？...能获取详细的信息
最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...所以我在全局环境里面设置了一个空的list，然后每一列占据了list的一个元素的位置。list的每个元素里面包括了NA的横坐标。...，就数据框的长-宽转换！
针对在Excel中提取一列中最后单元格的数据问题，根据不同情况，可以用来很多方法来解决。...比如数据从1行开始，且中间没有空行的，可以直接用Offset和Count等函数简单组合得到，但是，数据没有那么规整，公式所得的结果将可能不是你想要的，比如以下这个： 以下分2种情况进行详细说明...： 一、提取最后一个数字 如果仅是提取数字，比较简单，使用lookup函数即可，如下图所示： 公式：=Lookup(9e307,A:A) 二、提取最后一个非空单元格的内容...这种情况下，使用函数写公式一定要注意前后或中间可能出现的空单元格情况，如果使用count等函数来进行计数，将会因为忽视了空白单元格而出错，因此，建议采用公式如下图所示： 数组公式：{=INDEX(A:A...在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...#在R语言中，若要把fun应用到x的每一列，margin参数应该设置为1。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。
直观上看，数据框更类似矩阵，有行和列两个维度，但是数据框与矩阵的不同是，数据框的每一列可以是不同的模式mode。...比如一列数字，一列字符串，一列布尔值。 所以，数据框可以类比为二维矩阵，当然这里的类比是异质性的，因为每个组件的数据类型不同。 技术层面看，数据框是每个组件长度相等的列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...数据框是列表的特例，数据框的列构成列表的组件，所以lapply函数会作用于数据框的每一列，返回返回一个列表。但未知错乱，意义不大。...tapply好像很适合，因为分组，应用函数。但是，tapply的第一个参数必须是向量，不能是矩阵或数据框，而回归分析必须至少两列的数据或数据框，其中第一列是被预测的变量，第二列或多列是预测变量。
在某些情况下，当删除重复项时，可能会默认只保留第一行，而 .keep_all = T 可能指示保留所有重复行。但这取决于 distinct 函数的具体实现。...*ncol(exp4)), ]nrow(exp5)## [1] 19333exp6 = exp5#在R语言中，若要把fun应用到x的每一列，margin参数应该设置为1。...#1，函数会应用于矩阵的每一列（即，横向）。 #2，函数会应用于矩阵的每一行（即，纵向）。...，它将colnames(exp3)（即数据框或矩阵exp3的列名）按照"\("（即左括号）进行拆分。...simplify = T表示将结果简化为向量。#[,2]: 这是一个子集操作符，用于从上一步的输出中提取第二个元素。
一、前言 国庆期间在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas网络处理的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【论草莓如何成为冻干莓】指出，使用向量化操作。...，直接构造 df['标记'] = df.省.astype('str') + '-' + df.市.astype('str') + '-' + df.区.astype('str') # 方法二，使用合并函数实现...print(df) 代码运行之后，可以得到如下结果： 可以满足粉丝的要求！ 后来【甯同学】也给了一个示例代码，如下所示，也是可以得到预期结果的： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【论草莓如何成为冻干莓】、【甯同学】给出的思路和代码解析，感谢【千葉ほのお】、【Python狗～～～】、【凡人不烦人】等人参与学习交流。
图片R语言有六大基本数据结构，向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、因子（Factor）、数据框（Data.Frame）、列表（List）。...向量向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，可以使用c()函数来创建，但一个向量中的元素必须是相同数据类型的。...图片数据框数据框可以理解为二维数据表，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性，可以使用data.frame()函数来创建。不同于矩阵，数据框中每一列的数据类型可以不同。...# header = T 意思就是将第一行数据作为各列的变量名2.设置行名和列名图片3.提取元素图片我们可以用指定行名提取数据的方法绘制散点图plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width...)图片4.数据框的导出write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F) # sep = "," 表示将逗号作为每行数据间的分隔符，quote=F 表示字符型数据不加双引号输入
方法： 读取文件中逗号分隔组（CSV文件）数据的最常用的方法是： data <- read.csv("datafile.csv") 讨论： ①手动为列名赋值 如果一个数据文件的行首没有列名，那么得到的数据框的列名将是...以下图为例：得到的数据框会把First、Second等存储为因子，但是此时把他们视为字符串更为合理。 为了区别这一点，可以设置stringsASFactors = FALSE。...如果有些列应该被处理为因子，可以再对其逐个转换。...③自定义列的类型 默认情况下，read_excel()会自行判断每一列的数据类型。假如我们想要规定每一列的类型，可以使用col_types参数。...我们也可以通过将某些列的类型设置为"blank"来丢弃它们。
o str_replace_all(x2,"o","A")#替换每个字符串出现的所有o 2.玩转数据框 1.排序(arrange函数) arrange(test, Sepal.Length)#按照Sepal.Length...= T)# distinct，数据框按照某一列去重复 3.数据框新增一列（另一种方法）mutate（） mutate(test#数据名,新的列名= Sepal.Length * Sepal.Width...#矩阵/数据框的隐式循环 x：数据框/矩阵名 margin：1表示行，2表示列 fun：代表函数。...对x的每一行/列进行fun这个函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值 lappy（）#列表的隐式循环 test <- list...6.split函数 split函数 将数据x按照f分组，等于将x里的数据附上因子水平？
最近在分析数据的时候，发现R语言中存在很多的数据类型，并且这些数据类型不同其应用与意义也不相同，下面我们列举最用的一些数据类型及在R中的函数： ?...我着重介绍几个数据类型： 1. as.factor 数据因子。它的主要作用是可以对数据做一个水平的注释，并且我们利用read.csv（）读入的数据一般会用这个格式读入。...下面我们举一个实例： 创建一个测试集，然后将数据读入R语言中，查看我们基因那一列数据类型，并且查看数据的结构，我们发现因子形式数据类型对我们一个因子出现的所有名称做了一个唯一性的水平列举。 ?...如果我们将数据转化成因子，还可对其内的所有元素取唯一性然后进行排序。 ? 2. data.frame 和 matrix的区别： frame 每一列的数据要相同， 比如第一列是数值型，第二列是字符型。...matrix所有列得是同一类型，比如每一列都是数值型，或每一列都是字符型，不能第一列是数值型，第二列是字符型。 3.
由代码可知，read.csv函数将所有数据都读取到了一列中。因为按照默认的参数设置，函数会寻找逗号作为分隔列的标准，若找不到逗号，则只好将所有变量都放在一列中。指定分隔符参数可以解决这个问题。...聪明的你很可能已经想到了如果使用这两个函数的默认设置来读取以逗号分隔的数据会发生什么。函数的默认参数会在原始数据中不断地寻找tab分隔符，找不到的话就会如同前文演示的那样，将所有变量都挤在一列里。...3. read.table：任意分隔符数据读取 read.table函数会将文件读成数据框的格式，将分隔符作为区分变量的依据，把不同的变量放置在不同的列中，每一行的数据都会对应相应的变量名称进行排放。...header：设置逻辑值来指定函数是否将数据文件的第一列作为列名。默认为假。 sep：不同变量之间的分隔符，特指分隔列数据的分隔符。默认值为空，可以是“,”、“\t”等。...可是，另外一个问题又出现了，函数按照第一部分的两列变量将后续的所有数据也都写入了两列。
数据框 由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。...每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。由于数据框与分析人员通常设想的数据集的形态较为接近，我们在讨论数据框时将交替使用术语列和变量。...基于标记(如果存在)或离开的参数本身创建组件名称。row.names参数为NULL或单个整数或字符串，指定要用作行名称的列，或给出数据框行名称的字符或整数向量。...1 数据框的创建 使用data.frame函数就可以初始化一个数据框。...> student$ID 用$符号加上列名，获取该列数据 [1] 11 12 13 #由于Gender列是字符串，默认情况下转化为了因子，所以出现了Levels: F M [1] M M F > student
数据框有两个维度，分别表示行数和列数，可以用dim()函数来获取。数据框中的每个向量可以有一个名称，可以用names()函数来获取或设置。...数据框中的每个向量可以是不同的类型，但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...行名是一个字符向量，可以通过row.names()函数获取或设置。 列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...例如： # 访问df1数据框中的第一列（一个向量）的第二个子元素 df1[[1]][2] # [1] "Bob" # 访问df2数据框中的"grade"列（一个向量）的第三个子元素 df2$grade
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...一些结构相似的对象，如向量(数值型、字符型、逻辑型)、因子、数值矩阵、列表或其他数据框等，可以被合并为一个数据框。...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...unstack()是stack的逆过程，被转换的对象包含两列，它把数据列按照因子列的不同水平重新排列，分离为不同的列。...和stack()一样，melt()也有对应的函数用来还原数据:acast()用于数组，dcast()用于数据框，其中的参数formula是一个公式，左边的每个变量都会成为新数据集中的一列，右边的变量是因子
比如，出发地origin后的3 levels就是表示其有3个因子水平。只是出发地是否属于因子类型的数据还有待商榷，而read.csv默认将所有的字符型数据都读成了因子型。 数据中的实际观测值。...由代码可知，read.csv函数将所有数据都读取到了一列中。因为按照默认的参数设置，函数会寻找逗号作为分隔列的标准，若找不到逗号，则只好将所有变量都放在一列中。指定分隔符参数可以解决这个问题。...聪明的你很可能已经想到了如果使用这两个函数的默认设置来读取以逗号分隔的数据会发生什么。函数的默认参数会在原始数据中不断地寻找tab分隔符，找不到的话就会如同前文演示的那样，将所有变量都挤在一列里。...03 read.table：任意分隔符数据读取 read.table函数会将文件读成数据框的格式，将分隔符作为区分变量的依据，把不同的变量放置在不同的列中，每一行的数据都会对应相应的变量名称进行排放。...可是，另外一个问题又出现了，函数按照第一部分的两列变量将后续的所有数据也都写入了两列。
明白R中的变量 向量和因子：向量特简单,没什么好说的，因子太复杂了，我说不清楚，你们慢慢理解。 数据框：就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名。...那么对应每列下面的数据就叫做记录或者观测。用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建 ) 列表：与数据框类似,区别就是每一列向量类型和长度可以不一致。...用list( 字段1, 字段2,….. )创建 数组：其形式就像我们玩的模方,每一个面都是一个矩阵数据,用array(数据,各维度的最大值,各维度的名称) 了解变量的基础操作函数 str,class,names...数据的特性函数也必须要知道，无非就是一些英文单词而已，你经常的玩一下，就慢慢的熟练了。...数据对象的高级操作 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，也知道如何查看数据的特性，但是要进行高级转换，就需要一些时间来学习apply系列函数，aggregate，split等函数的用法。
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