前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数 ?...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...以SQL中经典的学生成绩表为例，给定原始学生—课程—成绩表，需重整为学生vs课程的成绩表，则可应用pivot实现： ?
通过将 OLE DB 数据源链接为链接服务器，或在 OPENROWSET 或 OPENQUERY 函数中引用数据源，可以从 SQL Server 访问 OLE DB 数据源。...选择列表中的项包括下列内容： 一个简单表达式，例如：对函数、变量、常量或者表或视图中的列的引用。 一个标量子查询。该 SELECT 语句将每个结果集行计算为单个值。...PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...[最后一个透视的列] AS , FROM () AS PIVOT ( () FOR...但是，也可以不使用 GROUP BY 而单独指定 HAVING。HAVING 子句指定在 WHERE 子句筛选之后应用的其他筛选器。这些筛选器可应用于选择列表中使用的聚合函数。
其对两个输入表进行操作，右侧表往往是是一个派生表或者内联的TVF。其逻辑查询处理阶段将右侧表应用到左侧表的每一行，并生成组合的结果集。...集合操作符涉及的查询应该有相同列数，并对应列具有兼容类型（即低级别数据可以隐式的转化为高级别数据，如int->bigint），查询的列名称由第一次查询决定（在其中设置列别名）。...开窗函数 其根据基础查询的行子集计算，为子集中每行计算一个标量结果值，行子集被称为"窗口"，通过OVER字句进行相关操作，简单来说以前对分组查询操作GROUP BY的粒度仅限于一个聚合函数（子查询操作也类似...FROM Sales.Orders 透视和逆透视数据 透视实际上就是常说的"行转列"，而逆透视就是常说的"列转行"，由于这种操作实际上已有标准SQL的解决方案，不过很复杂和繁琐，这儿将SQL...BY empid分组阶段；第二阶段为扩展阶段通过在SELECT字句中使用针对目标列的CASE表达式；最后一个阶段聚合阶段通过对每个CASE表达式结果聚合，例如SUM。
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。...静态PIVOT的用法 为演示，从NorthWind数据库中提取一些记录生成新的Orders表，然后使用PIVOT将行转换到列。...本列中则是对聚合列Quantity之外的列先实现分组， 即对CustomerID，Year进行分组，并对其Quantity实现聚合，相当于先做如下处理： */ SELECT CustomerID...2->使用COALESCE函数生成带有SUM求和函数并且指定了别名的字符串。 3->使用UNION对两个SELECT来实现联接。...且将[Year]转换为字符串，因为YEAR(H.OrderDate)得值为 INT ，而''GrandTotal''为字符串，UNION 或UNION ALL使用时必须列的数量和类型相对应。
在PostgreSQL数据库中，声明为严格的转换函数将忽略具有null值的数据行，也就是说聚合操作将不会被应用到含有null值的行。...该参数是全局的，将应用于每个聚合函数，在聚合后替换输出表中的NULL值。 keep_null（可选） BOOLEAN 缺省值为FALSE。如果设置为TRUE，行转列后将建立NULL值对应的列。...在PostgreSQL数据库中，声明为严格的转换函数将忽略具有null值的数据行，也就是说聚合操作将不会被应用到含有null值的行。...该参数是全局的，将应用于每个聚合函数，在聚合后替换输出表中的NULL值。 keep_null（可选） BOOLEAN 缺省值为FALSE。如果设置为TRUE，行转列后将建立NULL值对应的列。...本例中piv有三个不同值，分别执行avg与sum两种聚合操作，因此结果中有6个由行转成的列，共3行。 （12） 对不同列使用不同的单一聚合函数。
pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT , [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , … [最后一个透视的列...目前客户要求以物资为条件对各供应上报价进行汇总显示。接下来我们按照刚才提供的语法使用pivot来实现列转行。...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。
pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT , [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , ......目前客户要求以物资为条件对各供应上报价进行汇总显示。接下来我们按照刚才提供的语法使用pivot来实现列转行。...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。
可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...行索引和列索引都可以再设置为多层，不过行索引和列索引在本质上是一样的，大家需要根据实际情况合理布局。...还可以通过字典为不同的列指定不同的累计函数。 如果传入参数为list，则每个聚合函数对每个列都进行一次聚合。...如果传入参数为dict，则每个列仅对其指定的函数进行聚合, 此时values参数可以不传。...如果指定了聚合函数则按聚合函数来统计，但是要指定values的值，指明需要聚合的数据。 pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。
本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....SUM(order_amount)部分是对原始数据中相同年份的订单金额进行求和。2. 自定义SQL语句除了使用PIVOT函数外，还可以使用自定义的SQL语句实现行转列操作。...这种方法需要使用到MySQL的聚合函数和CASE语句。...自定义SQL语句除了使用UNPIVOT函数外，还可以使用自定义的SQL语句实现列转行操作。这种方法需要使用到MySQL的UNION ALL语句。...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景，能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中，可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。
至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项： 行字段 列字段 统计字段 统计方式（聚合函数） 值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...: 汇总列的列名，与上一个参数配套使用，默认为'All'，当margins为False时，该参数无作用 dropna : 是否丢弃汇总结果中全为NaN的行或列，默认为True。...这里，理解pivot的含义主要在于变形，更确切的说是将一个长表整形为宽表，例如SQL中的经典场景列转行，表述的就是这个问题。
五、透视、逆透视及分组 5.1 透视 所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为： ? ...PIVOT运算符同样涉及前面介绍的三个逻辑处理阶段（分组、扩展和聚合）以及同样的透视转换元素，但使用的是不同的、SQL Server原生的语法。 ...5.2 逆透视 所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。 ...对于INSERT操作不存在旧版本的值，因此所有deleted列的值都返回NULL。$action函数会告诉我们输出行是UPDATE还是由INSERT操作生成的。 ?
这是因为WHERE子句只接受结果为true的值，它会过滤掉结果为false或unknown的值。这样，它就会把对应的行从结果中去掉。...因此，第二个WHERE子句也将包含c是null的行。 要达到同样的效果，您可以采用的另外一种方法是增加单独处理null值的子句。...如果你知道窗口函数，那么也知道这是一件大事。如果你不了解窗口功能，请你自己学习如何使用。这篇文章不会具体解释窗口函数，但请相信：它是最重要的“现代”SQL特性。...在发布sqlite 3.25.0时,SQL Server和PostgreSQL具有同样的限制。PostgreSQL 11消除了这一限制。...此示例很好地总结了filter子句的作用：它是聚合函数的后缀，可以在进行聚合之前根据特定条件，过滤掉相应的行。pivot技术是filter子句最常见的用例。
PIVOT和UNPIVOT PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。...与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。 但是需要注意得是，UNPIVOT 并不完全是 PIVOT 的逆操作。...PIVOT 执行聚合，并将多个可能的行合并为输出中的一行。UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果，因为行已被合并。...[最后一个透视的列] AS , FROM () AS PIVOT ( () FOR...unpivot 特别注意那些成绩为空的行记录都没有出现！
实际上，如果将Excel中的某个范围定义为智能表格（使用创建表功能），那么你可以在Excel中编写引用表和列的表达式。...使用列引用的优点是，可以在列的所有单元格中使用相同的表达式，而Excel为每行使用不同的值来计算公式。 与Excel不同，DAX只适用于表结构，所有表达式都必须引用表中的列。...在DAX中，你可以这样写上图所示的AllSales表达式： [AllSales]:= SUM ( Sales[SalesAmount] ) 获取列中特定行的值与将列作为一个整体使用，这两种用法之间没有语法差异...DAX知道你想要对列的所有值求和，因为你在聚合函数（在本例中是SUM函数）中使用了列名作为参数。...使用DAX，可以通过使用迭代器在单个步骤中执行相同的操作。迭代器完全按照其名字表示的意思来执行：迭代整个表，并对表的每一行执行计算，最后聚合结果以生成所需的单个值。
它的三个参数start、stop、step分别表示起始值，结束值和步长， 请注意，stop点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。...我们用删除一列（行）的例子： df.drop( Column A , axis=1) df.drop( Row A , axis=0) 如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0...如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。 Concat，Merge和Join 如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。...Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。 Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
由于数据是以这种方式构造的，因此我们可以将idxmax方法应用于数据的每一行，以找到具有最大值的列。 我们需要使用axis参数更改其默认行为。...例如，对一列的所有值求和或求其最大值是应用于单个数据序列的常见聚合。 聚合仅获取许多值，然后将其转换为单个值。 除了介绍中定义的分组列外，大多数聚合还有两个其他组件，聚合列和聚合函数。...Pandas 仅验证分组列。 该分组对象具有agg方法来执行聚合。 使用此方法的一种方法是向其传递一个字典，该字典将聚合列映射到聚合函数，如步骤 2 所示。...准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...默认情况下，两变量线图和散点图使用索引作为 x 轴，将列的值用作 y 轴。 单变量图忽略索引，并对每个变量应用转换或聚合以制作其图。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。
，其第一行和第一列可以理解成索引，而在表中根据索引可以确定一条唯一的值，他们一起组成一条相当于列表里的数据。...对加载后的dataset只需要进行3步设置 groupBy 设置分组列 pivot 设置pivot列 agg 设置聚合方式，可以是求和、平均等聚合函数 我们得到的输出结果如下： +-------+---...csv注册成了表f，使用spark sql语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。...为了展示数据好看一点，我特意使用语句 r.na().fill(0) 将空值`null`替换成了0。...为了防止OOM的情况，spark对pivot的数据量进行了限制，其可以通过spark.sql.pivotMaxValues 来进行修改，默认值为10000，这里是指piovt后的列数。
df.shape返回行和列的数量。 df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个列设置为索引。...df.loc['a':'b']['A']=10不会（对其元素的赋值不会）。 最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。...如果该列已经在索引中，你可以使用join（这只是merge的一个别名，left_index或right_index设置为True，默认值不同）。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "...aggfunc参数控制应该使用哪个聚合函数对行进行分组（默认为平均值）。
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