一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...再次反应是加个或进行处理，也可以用如下代码： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...后来【莫生气】修改后的代码如下所示： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
这种类型的检索例子有： 确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）； 获得表中某些行的和； 找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值、平均值。...SQL 的聚集函数在各种主要 SQL 实现中得到一致的支持。 聚集函数（aggregate function）对某些行运行的函数，计算并返回一个值。...AVG()可用来返回所有列的平均值，也可以用来返回特定列或行的平均值。...屏幕快照 2018-05-31 05.39.51.png AVG()也可以用来确定特定列或行的平均值。...SUM()函数 SUM()用来返回指定列值的和（总计） OrderItems 包含订单中实际的物品，每个物品有相应的数量。
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
连接到该文件时，Tableau 会在“数据”窗格的相应区域中为每列创建一个字段，日期和文本值为维度，数字为度量。 但是，您连接到的文件所包含的列可能具有混合数据类型，例如数字和文本，或者数字和日期。...在某些情况下，您可能想要对年龄进行加总或求平均值，但也可能想要以数据桶或类别的形式查看每个单独的年龄，这种情况下您会希望 Tableau 为此字段创建标题（而不是轴）。...2.1 连续字段生成轴 如果字段包含可以加总、求平均值或以其他方式聚合的数字，则 Tableau 会在您第一次连接到数据源时将该字段分配给“数据”窗格的“度量”区域。...您可以向这些功能区中添加其他字段。 有关条形标记类型的详细信息，请参见条形标记。 注意：在过程结束时，您可以执行一个额外步骤，在条形的顶部显示合计。...要在 Tableau 中创建热图，可将一个或多个维度分别放在“列”和“行”功能区上。然后选择“方形”作为标记类型并将相关度量放在“颜色”功能区上。 可通过设置表单元格的大小和形状来增强这种基本热图。
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
聚合函数aggregate function具有特定的使用场景 使用场景 确定表中的行数（或者满足某个条件或者包含某个特定值的行数） 获取数据中某些行的和 找出表中（特定行或者所有行）的max、min、...：输出排序顺序 常见的聚合函数 AVG()：平均值，自动忽略值为NULL的行 COUNT()：行数 count(*)：统计所有行，包含空行 count(column)：对特定列column中具有值的行进行计数...分组中使用最多的是group by和having group by 看一个group by的栗子 select vend_id, coutn(*) as num_prods -- 指定两个列 from...Products group by vend_id; -- 指定分组的字段：对每个vend_id进行计算 规定： group by中可以包含任意数目的列，可以进行嵌套 group by子句中列出的每一列都是检索列或者有效的表达式...group by在where之后，order by之前 能够通过相对位置指定列，group by 2, 1 如果分组列中带有NULL的行，将它们作为一个组返回 having 除了能够group by
随着表中记录（数据行）的不断积累，存储数据逐渐增加，有时我们可能希望计算出这些数据的合计值或者平均值等，这个时候就需要使用SQL语句的汇总操作等方法。...SQL有五种常用的函数： ● COUNT：计算表中数据的行数（记录数）。 ● SUM：计算表中数值列中数据的合计数。 ● AVG：计算表中数值列中数据的平均值。...接下来，我们仍然使用之前创建的Product表进行函数的学习，Product表的结构和内容如下： product_id | product_name | product_type | sale_price...) 6：计算最大值和最小值 想要计算出多条记录的最大值或最小值，可以分别使用MAX和MIN函数。...5：几点关于ORDER BY子句的事项 ● 在ORDER BY 子句中可以使用SELECT子句中定义的别名。 ● 在ORDER BY 子句中可以使用SLEECT子句中为使用的列和聚合函数。
汇总数据 聚集函数 聚集函数指的是对某些行运行的一个函数，并且返回一个值，常用的聚集函数有： 函数 作用 AVG() 返回列的平均值 COUNT() 返回列的函数 MAX() 返回列的最大值 MIN()...返回列的最小值 SUM() 返回某列值之和 1、AVG()函数 SELECT AVG(prod_price) AS avg_price -- 求平均值 FROM Products; 上面求解的是所有行各自的平均值...，SELECT语句中的每列都必须在GROUP BY子句中列出 如果分组中包含具有NULL的行，则NULL将作为一个分组返回；如果列中出现多个NULL，它们将分成一个组 GROUP BY子句必须在WHERE...对产生的输出排序 对行分组，但输出可能不是分组的顺序 任意列都可以使用（非选择的列也可以使用） 只可能使用选择列或者表达式列，而且必须使用每个选择列表达式 不一定需要 如果和聚集函数一起使用列，则必须使用...总结一下联结和使用要点： 注意使用联结的类型：一般是使用内联结，有时候外联结有有效 要保证使用正确的联结条件，否则会返回不正确的数据 记得提供联结条件，否则返回的是笛卡尔积 一个联结中可以包含多个表，
在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含了我们要进行透视分析的数据。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视表：使用pandas的pivot_table()函数可以轻松创建数据透视表。...该函数的主要参数包括：index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（用于聚合计算的列）和aggfunc（聚合函数，默认为求平均值）。...filtered_data = pivot_table[pivot_table['category'] == 'A'] 计算汇总统计量：可以对数据透视表中的行、列或整个表格进行统计计算，比如求和、平均值等
SQL 可在数据库中创建存储过程 SQL 可在数据库中创建视图 SQL 可以设置表、存储过程和视图的权限 数据库是什么 顾名思义，你可以理解为数据库是用来存放数据的一个容器。...一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如“客户”或者“订单”）。表包含带有数据的记录(行)。...语法： UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值; 实例： 更新某一行中的一个列： 目前 Persons 表有很多字段为 null 的数据，可以通过 UPDATE 为...即使两个人的姓名完全相同，Id_P 也可以区分他们。 ❤️ 为了下面实验的继续，我们需要再创建一个表：Orders。...VIEW – 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
SQL 可在数据库中创建存储过程 SQL 可在数据库中创建视图 SQL 可以设置表、存储过程和视图的权限 ????...一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如“客户”或者“订单”）。表包含带有数据的记录(行)。...这意味着没有两行能够拥有相同的 Id_P。即使两个人的姓名完全相同，Id_P 也可以区分他们。 ❤️ 为了下面实验的继续，我们需要再创建一个表：Orders。...VIEW – 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。...GROUP BY – 分组 GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。...多级合计行：如果在GROUP BY子句中指定了多个列，那么WITH ROLLUP会生成多级合计行，每个级别都包含前面分组列的合计值。...NULL替代值：对于包含合计行的列，如果合计行中的列值为NULL，则可以使用COALESCE()函数或其他函数来替代为自定义的值。...NULL值处理：合计行的标识列会被设置为NULL，这可能会在某些情况下引起数据处理问题。需要注意在应用程序或报表中正确处理合计行的NULL值。...，结果如下 总结： MySQL中的WITH ROLLUP子句是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松实现数据的分组和汇总操作。
1、在标靶图中线和分步用到的最多 2、范围一般默认选择第二个 3、值可以自定义添加选择，求值类型也自由选择，标签可以隐藏修改自定义 ③月度计划值->详细信息->点击图中的平均值->编辑，范围->每个单元格...我们看到了下面的50%-100%平均值会不会提出疑问。参考线和参考区间有什么关系？我们可以通过添加参考线观察下： ? 根据上图我们可以看到参考线和参考分区的边界是重合的。...其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。其普遍用到项目管理中。...这个连接和sql里面的jion一样，都是选择相同的键进行连接 下面为制作步骤： ①先做条形图：子类别->列，利润->行（下拉列表->快速表计算->汇总），利润->标签 ?...④添加总利润线：分析->合计->显示行总计 ?
♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...由此可见，在返回结果集相同的情况下，使用大于等于代替大于在某些特殊情况下可以带来SQL语句性能上的提升。总结一下，如下图所示： ?...而对于大于3这种情况，虽然根据CHECK的约束和列定义，可以推断出这条查询不会返回任何记录，但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析，因此这个查询会执行全表扫描。...而对于大于3的情况，Oracle同时扫描了物化视图和原表，显然效率比较低。 这个例子其实和第一个例子很类似。...虽然根据字段类型可以判断出大于3和大于等于4是等价的，但是对于CBO来说，并不会将数据类型的因素考虑进去。因此导致两个查询在使用物化视图时执行计划的区别。
所有方法都可以直接在仪表板上添加） 分析表达式支持两种：计算列和度量值。...计算列：是指在原表的基础上新增一列，新增的列相当于新的字段被使用，通常被用作过程计算的分析和创建新维度分析，也可以用作直接计算使用。...例如(a+b)*c,我们可以先将a+b计算的结果作为一个新的计算列，然后这个计算列会作为一个新的字段被再次复用去乘c，这样就可以抽取共享字段，提高复用性。...可以使用“//”写注释，同时，在一些表达式里面加上自己的备注，方便以后阅读和其他人的接手。...这也是基础的、领导想看到的数据对比方式。 同比分析： 年度同比其实就是计算当前年的总合计和上一年的总合计，然后计算同期增长率即可。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留
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