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。...KING PRESIDENT 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...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。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...['col_1']) df2 = df.assign(col_3=pd.Series([8, 9, 10, 11]).values) print(df) print(df2) 结果展示...[8, 9, 10, 11]) 这种方式会对旧的dataframe新增列 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col_1...print(df) df.insert(loc=len(df.columns), column="col_4", value=[8, 9, 10, 11]) print(df) dataframe...新增多列 list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({
图4 第3步：将等号更换为“Ex” 使用“Ex”替换掉单元格E4至G4中的等号，如下图5所示。...图7 第6步：将“Ex”引用转换成真实的公式 选择包含“Ex”的所有单元格，按下Ctrl+H组合键，弹出“查找和替换”对话框。在“查找内容”中输入“Ex”，在“替换为”中输入“=”，如下图8所示。
Welcome!...2.5K10Excel实战技巧110：快速整理一列数据拆分成多列（使用公式）在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。...在单元格E4中输入数组公式： =INDEX(A3:A29,ROWS(E4:E4)+(COUNTA(E3:G3)-1)*(ROWS(E4:E4)-1)+COLUMNS(E3:E3)-1) 向右拖至列G，向下拖至行...公式中： A3:A29，是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4)，统计指定区域的行数，区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...当公式向下拉时，行数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。 COUNTA(E3:G3)，得到单元格区域E3:G3中非空单元格数，本例中是3。 COLUMNS(E3:E3)，统计指定区域的列数。...当公式向右拉时，列数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。3.1K20Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图 包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出 获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...print("value1-列：", list3) print("\n方法2") list4 = df_1["time"].tolist() print("time-列：", list4) print...("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息") df_2 = df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist() print2K10盘点一个Pandas多列分组问题一、前言 前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...原始数据如下图所示： 下面是她自己写的代码： # df['name'] = df['name'].str.lower() test['pid'] = test['pid'].astype(int) test...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，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。1.1K10Pandas读取文本文件为多列要使用Pandas将文本文件读取为多列数据，你可以使用pandas.read_csv()函数，并通过指定适当的分隔符来确保正确解析文件中的数据并将其分隔到多个列中。...假设你有一个以逗号分隔的文本文件（CSV格式），每一行包含多个值，你可以这样读取它：1、问题背景当使用Pandas读取文本文件时，可能会遇到整行被读为一列的情况，导致数据无法正确解析。...使用delim_whitespace=True：设置delim_whitespace参数为True，Pandas会自动检测分隔符，并根据空格将文本文件中的数据分隔为多列。...= pd.read_csv(StringIO(a), delimiter=r'\s+', header=None)print(df.shape)print(df.head())输出结果:(3, 42...都提供了灵活的方式来读取它并将其解析为多列数据。11110Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典 由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "..._1", "\n", df_1, "\n") dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(list).to_dict() print(dict_map...).to_dict() 将字典值组织方式改为集合，dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict()，结果如下，修改了一下数据源，1.5K20怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。- 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3.2K20Python-科学计算-pandas-09-df列字符串操作2系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标 已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df中 修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",....str.split("-", expand=True)，对列file_name的每个元素实行split("-")操作，理论上生成一个列表，expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1..._1新增一列new_file_name 本文为原创作品47210Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将Df按行按列进行转换 Part 1：目标 最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值 简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...表示记录，对应数据库的行 Part 4：延伸 以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？...查了下orient参数，发现可以取值的参数非常多，如下图所示 发现list满足需求，观察实际输出结果，生成一个字典。...字典的键为列名，值为一个列表，该列表对应df的一个列 dict_fields = df_1.to_dict(orient='list') print(dict_fields) ? list对应结果 ?1.9K30Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？...1、获取数据到Power Query 2、添加索引列 3、对索引列取整除数，如分成6行 4、对索引列提取余数（模） 5、透视 搞定： 全过程不需要写任何的函数、公式、代码...，鼠标点几下就搞定了，而且，有新的数据进来后，一键刷新搞定： 当然，如果想用函数写代码直接解，也是可以的，给一个解法供大家参考： 核心思路： 根据需要分成多少列...，比如这里分成6(v)列，进行批量处理（List.Transform），通过List.Alternate函数，针对List.Skip后的源数据，每间隔5(v-1)个数字,取1个。...---- 最近有朋友说，这个我通过Power BI发布的将Power Query函数和系列文章汇总的公开链接太有用了，那我以后就不怕占地方，还是继续放。1.4K20Pandas 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型 import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric...) print(df.dtypes) 3.创建dataframe时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype...，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) df = pd.DataFrame...(data, dtype='float') df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 5.自动 import pandas6.4K20pandas新版本增强功能，数据表多列频率统计前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。 ---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...20200806094230946 其实还有另一种解决思路，有兴趣看源码吧 统计比例也没有多大的事情： image-20200806094306039 那肯定用新版本的方法呀，新方法一句就做了你这么多句的事情...很遗憾，并没有这个参数，应该考虑到组合列的值是不能分段的。1.5K20Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...()与x.count()与SQL类似，计算的是当前group中的和与数量，还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用， 例如： sumcount = df.groupby('col1')['...对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas map apply transform agg内容请搜索ZaLou.Cn14.9K41MySql中应该如何将多行数据转为多列数据在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...； 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...score 合并成一个字符串； 使用 SUBSTRING_INDEX() 函数截取合并后的字符串中需要的值，并进行命名； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。1.6K30懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...也就是一行行扫过，转换成2列。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量69610懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...也就是一行行扫过，转换成2列。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量77220Pandas将三个聚合结果的列，如何合并到一张表里？一、前言 前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 求教：将三个聚合结果的列，如何合并到一张表里？这是前两列，能够合并。...这是第三列，加权平均，也算出来了。但我不会合并。。。。 二、实现过程 后来【隔壁山楂】给了一个思路，Pandas中不能同时合并三个及以上，如下所示，和最开始的那一句一样，改下即可。...另外也说下，推荐这个写法，df=pd.merge(df1, df2, on="列名1", how="left")。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，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 ------------------- End -------------------14420点击加载更多
在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。 示例工作簿中的数据如下图1所示。...在单元格E4中输入数组公式： =INDEX(A3:A29,ROWS(E4:E4)+(COUNTA(E3:G3)-1)*(ROWS(E4:E4)-1)+COLUMNS(E3:E3)-1) 向右拖至列G，向下拖至行...公式中： A3:A29，是列A中原数据列表。 ROWS(E4:E4)，统计指定区域的行数，区域通过锁定第一个引用并保留第二个引用为相对引用来扩展。...当公式向下拉时，行数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。 COUNTA(E3:G3)，得到单元格区域E3:G3中非空单元格数，本例中是3。 COLUMNS(E3:E3)，统计指定区域的列数。...当公式向右拉时，列数将增加（1，然后是 2，3，等等……）。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图 包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出 获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...print("value1-列：", list3) print("\n方法2") list4 = df_1["time"].tolist() print("time-列：", list4) print...("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息") df_2 = df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist() print
一、前言 前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...原始数据如下图所示： 下面是她自己写的代码： # df['name'] = df['name'].str.lower() test['pid'] = test['pid'].astype(int) test...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，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。
要使用Pandas将文本文件读取为多列数据，你可以使用pandas.read_csv()函数，并通过指定适当的分隔符来确保正确解析文件中的数据并将其分隔到多个列中。...假设你有一个以逗号分隔的文本文件（CSV格式），每一行包含多个值，你可以这样读取它：1、问题背景当使用Pandas读取文本文件时，可能会遇到整行被读为一列的情况，导致数据无法正确解析。...使用delim_whitespace=True：设置delim_whitespace参数为True，Pandas会自动检测分隔符，并根据空格将文本文件中的数据分隔为多列。...= pd.read_csv(StringIO(a), delimiter=r'\s+', header=None)print(df.shape)print(df.head())输出结果:(3, 42...都提供了灵活的方式来读取它并将其解析为多列数据。
系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典 由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "..._1", "\n", df_1, "\n") dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(list).to_dict() print(dict_map...).to_dict() 将字典值组织方式改为集合，dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict()，结果如下，修改了一下数据源，
- 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
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标 已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df中 修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",....str.split("-", expand=True)，对列file_name的每个元素实行split("-")操作，理论上生成一个列表，expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1..._1新增一列new_file_name 本文为原创作品
Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将Df按行按列进行转换 Part 1：目标 最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值 简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...表示记录，对应数据库的行 Part 4：延伸 以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？...查了下orient参数，发现可以取值的参数非常多，如下图所示 发现list满足需求，观察实际输出结果，生成一个字典。...字典的键为列名，值为一个列表，该列表对应df的一个列 dict_fields = df_1.to_dict(orient='list') print(dict_fields) ? list对应结果 ?
Excel表格如何将一列数字快速分成几行几列？...1、获取数据到Power Query 2、添加索引列 3、对索引列取整除数，如分成6行 4、对索引列提取余数（模） 5、透视 搞定： 全过程不需要写任何的函数、公式、代码...，鼠标点几下就搞定了，而且，有新的数据进来后，一键刷新搞定： 当然，如果想用函数写代码直接解，也是可以的，给一个解法供大家参考： 核心思路： 根据需要分成多少列...，比如这里分成6(v)列，进行批量处理（List.Transform），通过List.Alternate函数，针对List.Skip后的源数据，每间隔5(v-1)个数字,取1个。...---- 最近有朋友说，这个我通过Power BI发布的将Power Query函数和系列文章汇总的公开链接太有用了，那我以后就不怕占地方，还是继续放。
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型 import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric...) print(df.dtypes) 3.创建dataframe时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype...，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str}) df = pd.DataFrame...(data, dtype='float') df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 5.自动 import pandas
前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。 ---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...20200806094230946 其实还有另一种解决思路，有兴趣看源码吧 统计比例也没有多大的事情： image-20200806094306039 那肯定用新版本的方法呀，新方法一句就做了你这么多句的事情...很遗憾，并没有这个参数，应该考虑到组合列的值是不能分段的。
1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...()与x.count()与SQL类似，计算的是当前group中的和与数量，还可以将transform的结果作为一个一个映射来使用， 例如： sumcount = df.groupby('col1')['...对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas map apply transform agg内容请搜索ZaLou.Cn
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...； 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...score 合并成一个字符串； 使用 SUBSTRING_INDEX() 函数截取合并后的字符串中需要的值，并进行命名； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...也就是一行行扫过，转换成2列。...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 求教：将三个聚合结果的列，如何合并到一张表里？这是前两列，能够合并。...这是第三列，加权平均，也算出来了。但我不会合并。。。。 二、实现过程 后来【隔壁山楂】给了一个思路，Pandas中不能同时合并三个及以上，如下所示，和最开始的那一句一样，改下即可。...另外也说下，推荐这个写法，df=pd.merge(df1, df2, on="列名1", how="left")。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，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 ------------------- End -------------------
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