本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...Arry1),COUNTIF(Range1,""",COUNTIF(Range1,"<"&Arry4)),0)) 实际上，这是提取唯一且按字母顺序排列的值的标准公式构造...而它们都引用了Arry1： =ROW(INDIRECT("1:"&COLUMNS(Range1)*ROWS(Range1))) 名称Range1代表的区域有4行5列，因此转换为： ROW(INDIRECT...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。
多键合并用的语法和单键合并一样，只不过 on=c 中的 c 是多栏。...而重塑就是通过改变数据表里面的「行索引」和「列索引」来改变展示形式。...从长到宽 (pivot) 当我们做数据分析时，只关注不同股票在不同日期下的 Adj Close，那么可用 pivot 函数可将原始 data「透视」成一个新的 DataFrame，起名 close_price...多标签分组 groupBy 函数除了支持单标签分组，也支持多标签分组 (将标签放入一个列表中)。...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视 重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...例如： df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据，例如： df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars
这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。 1、过滤数据 Pandas提供了多种方法来过滤数据。...Filter rows where Age is greater than 30 filtered_df = df[df['Age'] > 30] print(filtered_df) 2、分组和聚合数据...这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...79 6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中
官网：https://www.tidyverse.org/ 一、tidyr 数据整理 tidyr 包用于将数据重新整合，替代之前的 reshape 和 reshape2 包，用于数据的重塑与聚合...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据 长数据 宽数据 1.3
# 按城市分组并计算平均年龄 grouped = df.groupby('City')['Age'].mean() 合并和连接 __author__ = "梦无矶小仔" import pandas...数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式，以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。
pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。Python中的实现是通过stack()和melt()方法。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...所得到数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据，比如取mean，median，sum。比如计算均值，通过na.rm = TRUE删除NA值。...variable, fun.aggregate = mean, na.rm = TRUE) 二 $、with、within、transform等进行列的添加 head(airquality) 2.1 $符添加列...log(wind))) 2.4 transform函数 data4 <- transform(data,logwind = log(wind),day2 = day^2) 三 参考链接：R语言之数据重塑
Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。...将它们从宽格式改造成长格式 通过运行confirmed_df.columns、deaths_df.columns 和recovered_df.columns，它们都应该输出如下相同的结果： 请注意，列都是从第...4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...所有这些都按日期和国家/地区排序，因为原始数据已经按国家/地区排序，并且日期列已经按 ASC 顺序排列。
image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...统计汇总 仔细观察下图，pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....image.png 输入公式后，接着点击Enter，即可完成对列的筛选。 image.png 4. 交互式绘图 这里我们定义了一个3行2列的DataFrame，以a为横坐标，b为纵坐标进行绘图。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
完整列存储能力 数据库的物理文件存储格式常见的有两种：按行存储和按列存储。下面对每种存储结构给出一个例子，下表是我们的表结构和定义。...，我们的数据文件是左边这样的，按列存储是右边这样的： ?...行存储 按行存储格式，数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显，如果同时访问一行中的多列数据时，一般只需要一次磁盘IO，比较适合OLTP...TBase资源隔离方式—多副本方式（专利技术），多平面技术，此时用户数据还是同一份数据，通过副本复制的方式把数据从OLTP系统复制到OLAP系统，同时实现行存储到列存储的转换，通过这种方式从硬件上分离了...在案例中的省份上线运行已经快4年，集群规模从最开始的十几台逐渐增长到现在的近百台，业务系统也有最初的一个增长到现在的快十个，在帮助业务解决痛点的同时，TBase自己也获得了很多成长的机会！
完整列存储能力 数据库的物理文件存储格式常见的有两种：按行存储和按列存储。下面对每种存储结构给出一个例子，下表是我们的表结构和定义。 ? 按行存储格式 ?...按行存储格式，数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显，如果同时访问一行中的多列数据时，一般只需要一次磁盘IO，比较适合OLTP类型的负载...按列存储格式 ?...TBase资源隔离方式—多副本方式（专利技术），多平面技术，此时用户数据还是同一份数据，通过副本复制的方式把数据从OLTP系统复制到OLAP系统，同时实现行存储到列存储的转换，通过这种方式从硬件上分离了...在案例中的省份上线运行已经快4年，集群规模从最开始的十几台逐渐增长到现在的近百台，业务系统也有最初的一个增长到现在的快十个，在帮助业务解决痛点的同时，TBase自己也获得了很多成长的机会，感谢大家对TBase
完整列存储能力 数据库的物理文件存储格式常见的有两种：按行存储和按列存储。下面对每种存储结构给出一个例子，下表是我们的表结构和定义。...按行存储格式 按行存储格式，数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显，如果同时访问一行中的多列数据时，一般只需要一次磁盘IO，比较适合...按列存储格式 表中的每列数据存储为一个独立的磁盘文件，比如例子中，“姓名”，“部门”，“薪酬”，“家庭信息”每列中的数据都为一个独立的数据文件，这中格式在一次需要访问表中少数列时相比行存能够节省大量的磁盘...TBase资源隔离方式—多副本方式（专利技术），多平面技术，此时用户数据还是同一份数据，通过副本复制的方式把数据从OLTP系统复制到OLAP系统，同时实现行存储到列存储的转换，通过这种方式从硬件上分离了...在案例中的省份上线运行已经快4年，集群规模从最开始的十几台逐渐增长到现在的近百台，业务系统也有最初的一个增长到现在的快十个，在帮助业务解决痛点的同时，TBase自己也获得了很多成长的机会，感谢大家对TBase
完整列存储能力 数据库的物理文件存储格式常见的有两种：按行存储和按列存储。下面对每种存储结构给出一个例子，下表是我们的表结构和定义。...，我们的数据文件是左边这样的，按列存储是右边这样的： 列存储 行存储 按行存储格式，数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显...，如果同时访问一行中的多列数据时，一般只需要一次磁盘IO，比较适合OLTP类型的负载。...TBase资源隔离方式—多副本方式（专利技术），多平面技术，此时用户数据还是同一份数据，通过副本复制的方式把数据从OLTP系统复制到OLAP系统，同时实现行存储到列存储的转换，通过这种方式从硬件上分离了...在案例中的省份上线运行已经快4年，集群规模从最开始的十几台逐渐增长到现在的近百台，业务系统也有最初的一个增长到现在的快十个，在帮助业务解决痛点的同时，TBase自己也获得了很多成长的机会！
由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...# 重塑df，使之具有两层行索引 # 原来的列数据one, two, three就到了行上来了，形成多层索引。...左表是按天采集的一个月股票数据，右表是按7天采集的一个月股票数据，且每行数据对应左表相同周期内数据的平均值。...label：表示降采样时设置的聚合结果的标签。 limit：表示允许前向或后向填充的最大时期数。
存储 列示存储 数据按列连续存储，按需读取 多种编码方式和自适应编码 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩 1:8数据压缩比 存储编码方式 文件格式 多副本存储，自动数据迁移、副本均衡...资源 算子优化 自适应的两阶段聚合算子，避免阻塞等待。...模型 Unique Key主键唯一模型，Key唯一、不聚合，实现精准去重和行级别数据更新； Aggregate聚合模型：相同key列其Value列合并(SUM,MIN,MAX,REPLACE)，...通过提前聚合显著提升查询性能 Duplicate Key明细模型，不提前聚合、实现快速排序 同时支持星型模型/雪花模型/宽表模型 导入 Broker Load HDFS或所有支持S3协议的对象存储...事务 多版本机制解决读写冲突,写入带版本、查询带版本 两阶段导入保证多表原子生效 支持并行导入 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 标准sql 单表聚合、排序、过滤 多表关联、子查询
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。 还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。 设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。
大宽表，读大量行但是少量列，结果集较小 数据批量写入，且数据不更新或少更新 无需事务，数据一致性要求低 灵活多变，不适合预先建模 0x03 选型原因 携程选型原因 尝试过关系型数据库，但千万级表关联数据库基本上不太可能做到秒出...0x05 多 “多”这个特点具体是由如下具体技术实现来完成的。 数据Sharding ClickHouse支持单机模式，也支持分布式集群模式。...列存往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，更高的压缩比意味着更小的data size，从磁盘中读取相应数据耗时更短。 主键索引 ClickHouse支持主键索引。...，比如，建表DDL支持SAMPLE BY子句，支持对于数据进行抽样处理； 不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。...向量化执行与SIMD ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。
control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...下面代码使用 dcast() 函数重塑数据。...水平次序能够在重塑之前被改变，或者列也可以在之后重新排序。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
