转置列的值。 index TEXT 逗号分隔的列名，构成输出透视表的分组列（group by的列），分组汇总后的数据行存储在输出的透视表中。...pivot_values参数中的列名，代表需要执行聚合的数据列。 聚合函数名称。 pivot_cols参数中的列名，代表需要按值转成多列的数据列。 转置列的值。...piv作为需要按值做行转列操作的列，val是需要执行AVG聚合的列，其它参数并未显式赋值，均使用缺省值。...我们将根据piv和piv2两列的值进行行转列，piv有3个不同值，piv2有4个不同值，因此结果中将包含12个由行转成的列，共3行。 （10） 聚合多列。...分别是行转列后生成的数字列名、聚合列名、聚合函数名、原表中需要转置的列名（本例有两列）、行转列后生成的惯用列名。
目前派生列支持的函数有： 函数名称 函数及示例 说明 累积 sum() over(partition by order by ) 对数字型字段进行累计计算...,strN) 通过sep连接符将字符串拼接。sep由用户自定义。str：表示连接的字符。 字符拼接 concat(str1, str2, ..., strN) 不需要连接符，直接将字符串连接。...英语`) as max_score FROM t_student2; 拆分列(多) 分隔符：逗号、分号、空格、tab、- 拆分后的列将按照新字段名称_数字序号的格式按顺序依次命名，数字序号从1开始 参数...fieldPivot 透视列 fieldValue 值列名称 dealType 聚合方式 dealType 求和 sum 计数 count 最大值 max 最小值 min 通过case实现 先查出要进行行转列的列属性的值...pivot_table; 查询Mysql版本 SELECT @@version; SELECT VERSION(); 列转行(单) 参数示例 { tableName:"t_student",
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。...包含了CustomerID,[Year],Quantity 三个列。 Year是透视列，用于生成维度。 pivot首先将聚合列之外的列进行分组，并对其实现聚合。...动态PIVOT的使用 USE AdventureWorks; GO --第一种生成透视列的方法，使用了COALESCE来联接字符串 DECLARE @PivotColHeader VARCHAR(...'[' + cast(Name as varchar) + ']') --示例中Name转换为varchar或char类型，注意：在CAST 和CONVERT 中使用varchar 时，显示...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。
本文将对透视表的功能及两个版本的图表进行详细介绍~ 透视表（Pivot Table） 用于通过沿两个轴将多个统计信息组合在一起来汇总一组数据。...示例：按地区和月份列出的销售数字，按状态和受让人列出的任务，按年龄和地点列出的活动用户。 透视表的特点是信息量大，用途广泛。 简单的说，透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...Pivot Table设置 我们依然选择之前王者英雄的数据。 在指标中选择count英雄。并通过主要定位进行分组。列选择英雄。 此时查询就可以将图表结果进行展示了。...我们将图表类型换成Pivot Table v2。 Pivot Table v2的查询设置就非常的方便。可以对行，列，指标进行设置。并可以指标应用于行还是列。...当然还有过滤，行限制，排序，降序等设置。 在透视表设置中，也是有聚合功能设置。同时设置行统计，列统计，转置，并排显示指标。 经过设置后，得到最终的结果显示。 同时，此版本增加了定制化配置的选项。
Pandas 中处理数据集时，结构将是二维的，由行和列组成，也称为dataframe。然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。...在下面的文章中，我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。 数据 在本教程中，我将使用一个名为“autos”的数据集。...索引指定行级分组，列指定列级分组和值，这些值是您要汇总的数值。 用于创建上述数据透视表的代码如下所示。在 pivot_table 函数中，我们指定要汇总的df，然后是值、索引和列的列名。...在下面显示的代码和数据透视表中，我们按价格从高到低对汽车制造商进行了排序，为数字添加了适当的格式，并添加了一个覆盖两列值的条形图。...它们今天仍在广泛使用，因为它们是分析数据的强大工具。Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。 本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。
但是这样查询我们希望把数据旋转为每个属性占一列的传统方式，然后再保存到临时表中处理后续查询称之为透视转换技术。在这里需要回看一下 你真的会玩SQL吗？...透视转换的步骤： 分组：这里需要为每个对象从多个基础行来创建单独的一列数据，这意味着要对行进行分组，这里依据的是objectid列。...，不过PIVOT不支持动态透视转换，除了使代码更短外没有什么显著差异，这里就不演示了。...可能数据源中会得到与NULL值，如1的attr4，所以还需要对结果进行过滤掉Value为NULL的。...UNPIVOT会在一个逻辑处理中删除NULL行。 以上只是一个简单的示例，即使现在理解了但在多变的实际应用可能就会迷惘，那时再来对比看看此例。
具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...pivot()函数将这个数据集进行透视，例如将姓名作为行索引，性别作为列索引，成绩作为数值： df_pivot = df.pivot(index='姓名', columns='性别', values='...总结 Pandas的pivot()函数是一个非常有用的数据透视工具，可以根据指定的行、列和数值对数据进行重塑操作，方便数据分析和统计计算。通过合理使用pivot()函数，可以快速实现数据透视的功能。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。...它可以改变时间序列数据的频率，将数据从高频率转换为低频率（如从天到月），或者将数据从低频率转换为高频率（如从月到天）。重采样可以帮助我们对数据进行更好的分析和可视化。
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。...-- PIVOT 语法 SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , ......[最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> ; 实例的数据使用的是和 SQL笔试50题同样的数据， 使用的平台是SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响
在我们开始创造问题或假设之前，我们首先需要了解电子游戏评级。我们需要先熟悉TX的评级系统然后才能继续前进。这些评级在他们的网站上有详细描述，但我也在下面的表格中总结了评级。...数据集还有一些列，但我们只关心评级描述符。让我们下载这个数据集并将其导入到Jupyter Notebook。...首先，我们需要导入pandas，然后我们可以使用panda .read_csv将Kaggle数据集转换为DataFrame。...在这个示例中，我们将使用两个参数。第一个参数是index，它将是评级。可以将索引看作是我们进行分组的值。第二个参数是我们前面创建的列表中的值。还有一个非常重要的参数，aggfunc。...由于本演练是基于使用Jupyter Notebook，我们需要第一行来查看柱状图。我们也使用了numpy。排列作为一个快捷方式，在y轴上做10个滴答声，从0开始，以0.1增量递增。
可以明显注意到该函数的4个主要参数： values：对哪一列进行汇总统计，在此需求中即为name字段； index：汇总后以哪一列作为行，在此需求中即为sex字段； columns：汇总后以哪一列作为列...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...04 SQL中实现数据透视表 这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...这里，SQL中实现行转列一般要配合case when，简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?
在数据框架的所有行中获取统计信息有时不够好，你需要更细粒度的信息，例如，每个类别的均值，这是下面的内容。 分组 再次使用我们的示例数据框架df，让我们找出每个大陆的平均分数。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。
如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档。 数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...除此之外，我了解到还可以通过stack、wide_to_long函数来进行宽转长，但是个人觉得melt函数比较直观一些，也与R语言中的数据宽转长用法一致，推荐使用。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。
虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。...很多公司将会使用CRM工具或者其他销售使用的软件来跟踪此过程。虽然他们可能拥有有效的工具对数据进行分析，但肯定有人需要将数据导出到Excel，并使用 一个透视表工具来总结这些数据。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) 可以看到，透视表比较智能，它已经开始通过将“Rep”列和“Manager”列进行对应分组，来实现数据聚合和总结。...列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns（列）”和“values（值）”的使用。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。
独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式： 将分类变量转换为独热编码。 示例： 对“Status”列进行独热编码。...字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。...使用astype进行数据类型转换 df['NewColumn'] = df['Column'].astype(float) 使用方式： 使用astype将列的数据类型转换为指定类型。...示例： 将“Age”列转换为浮点数类型。 df['Age'] = df['Age'].astype(float) 36....使用pivot进行数据透视 df.pivot(index='IndexColumn', columns='ColumnToPivot', values='ValueColumn') 使用方式： 使用pivot
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： ? ...这时，我们就需要进行透视转换了！ ...（4）使用T-SQL PIVOT运算符进行透视转换 自SQL Server 2005开始引入了一个T-SQL独有的表运算符-PIVOT，它可以对某个源表或表表达式进行操作、透视数据，再返回一个结果表...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。 ...你不需要使用单独的UPDATE和SELECT语句，就能完成同样的任务。 假设我们有一个表Sequence，它只有一列val，全是序号数字。
透视表是一种类似的操作，常见于电子表格，和其他操作表格数据的程序中。透视表将简单的逐列数据作为输入，并将条目分组为二维表格，该表提供数据的多维汇总。...手动创建透视表 为了开始更加了解这些数据，我们可以根据性别，生存状态或其某些组合进行分组。...多层透视表 就像在GroupBy中一样，透视表中的分组可以使用多个层次指定，也可以通过多个选项指定。例如，我们可能有兴趣将年龄看作第三个维度。...深入的数据探索 虽然这不一定与透视表有关，但我们可以使用到目前为止涵盖的 Pandas 工具，从这个数据集中提取一些更有趣的特征。...为了使这个容易绘制，我们将这些月份和日期转换为一个日期，方法是将它们与虚拟年份变量关联（确保选择闰年来正确处理 2 月 29 日！）
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。...UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 ...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT 透视的列>, [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。...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。
选项卡中的功能 3.2 删除行或列操作 3.2.1 选择列与删除列 3.2.2 删除行与保留行 3.2.3 通过筛选器删除行 3.3 添加列操作 3.3.1 简单快速地添加条件列 3.3.2 为行添加自定义序号...合并列常用的方法 3.5 透视列与逆透视列操作 3.5.1 一维表和二维表 3.5.2 实例1：一维表转二维表 3.5.3 实例2：二维表转一维表 3.5.4 实例3：含有多重行/列表头的数据清洗 3.6...5.1.2 将值转换为数值 5.1.3 将值转换为日期 5.2 List和Table的批量转换实战 5.2.1 批量转换函数List.Transform的实际应用 5.2.2 批量转换函数Table.TransformColumns...函数 第9章 DAX进阶知识和常见应用 9.1 Power Pivot和数据透视表 9.1.1 实例1：在数据透视表中使用自定义排序：按列排序 9.1.2 实例2：在数据透视表中创建KPI规则——设置...函数进行文本值透视 9.3.2 实例2：使用ALLSELECTED函数动态地计算各类占比 9.3.3 实例3：使用RANKX函数动态地计算各类排名 9.3.4 实例4：自定义数据透视表标题行完成复杂的报表
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。...UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 ...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT 透视的列>, [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。...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。
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