由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
主要介绍几个基于 tidyverse 的函数： select（）：将一列或多列提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除列。 select_if（）：根据特定条件选择列。 例如可以使用此函数选择列，如果它是数字。 辅助函数 - starts_with（），ends_with（），contains（），matches（），one_of（）：根据名称选择列/变量 根据列的位置选择列或者根据列的名字选择列 #选择第一列到第三列 my_data %>% select(1:3) #选择第一列和第三列 my_dat
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法。 该案例所用到的函数和选择器工具还是我们之前用到的基本选择工具——单选按钮，组合框。 用到的思想与昨天讲到的思想基本一致，不过这里会有而迂回，你可以了通过对比参照，对excel中的动态交互函数与思想有更为深入的理解。 昨天使用的查询关键字是我用的&文本合并函数直接将年份、产品、地区名称链接在一起作为最终的查询字段，这里我会将三个字段（年份、产品、地区名称）分别编码，然后再利用&文本合并函数进行编码合并进而作为查询字段。 该篇用到的函数：&文本合并函数、V
这种内置定义好的选择器都是从底部弹起。目前支持五种选择器，通过设置mode来区分。分别是普通选择器，多列选择器，时间选择器，日期选择器，省市区选择器，默认是普通选择器。
项目中常用到列表赛选，一般来说都是一列、两列的，这段时间我自己项目用到了三列，网上也没见到很好的Demo参考，无奈自己按着自己的想法写了一个，存粹提供一种方法供大家参考下。 这个Demo我仅仅写了一个
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了，虽然许多多种比较方法默认展示方式不同，但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
本文介绍在谷歌地球API（Google Maps APIs）中，设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。
第4章 为SELECT语句创建理想的索引 练习 4.1 为SQL4.5中的查询语句设计候选索引A和选索引B。
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文转载至：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590204478648348952&wfr=spider&for=pc，
.loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是：
常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。
当我们需要批量更改链接网址时，如果逐一编辑文本，完全是在浪费时间。本文将为您讲解如何批量修改文本。
今天要跟大家分享的仍然是多表合并——MS Query合并报表！ excel中隐藏着一个强大的查询工具——MS Query，但是隐藏的很深，可能很多人都不知道。它的功能却异常强大，特别是报表合并、查询等。 我们经常的会碰到的关于合并表的难题无外乎两大类： 记录合并（横向行合并）； 变量合并（纵向列合并）。 记录合并（横向行合并） 这种情况下要求列字段标题与顺序相同（无合并单元格） 本例一共有四个工作薄（一班、二班、三班、四班）（每一个工作薄中只有sheet1是有效的表，每一个表都是15条记录），每一个表列字
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。错过直播的小伙伴有福啦，今天带来本次系列分享中腾讯云数据库高级工程师伍鑫老师主题为“TDSQL-A列存储设计原理及执行优化详解”的文字版。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，适应于海量OLAP关联分析查询场景，能够支持20
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布，趋势，地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化，而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
这个问题相信很多小伙伴都遇到过，或者被其他人问过，白茶总结了一下用户比较在意的几个点：安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
Excel是日常工作中的必备工具，不高端但好用，小火龙为大家总结了工作中经常用到的10点技巧，希望对你有所帮助。
按照《Oracle Conecpt》的结构一起了解Oracle数据库，这是学习Oracle从入门到精通的基础。
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
今天跟大家分享的图表是——人口金字塔图！ 人口金字塔图是按照人口年龄和性别表示人口分布状况的情况，能形象的表示人口某一年龄和性别构成。 该图表对于数据组织的要求非常之高，而真正插入并创建图表的过程却不
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。
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数据库中有A B C三列，用SQL语句实现：当A列大于B列时选择A列否则选择B列，当B列大于C列时选择B列否则选择C列。
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
简介 SQL Server每个表中各列的数据类型的有各种形式，产生的效果也各有不同，我们主要根据效率兼顾性能的情况下讨论下如何规定类型。 在SQL Server中，数据的存储以页为单位。八个页为一个区。一页为8K，一个区为64K,这个意味着1M的空间可以容纳16个区。 SQL Server中的分配单元分为三种，分别为存储行内数据的In_Row_Data，存储Lob对象的LOB_Data,存储溢出数据的Row_Overflow_data。下面我们通过一个更具体的例子来理解这三种分配
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
作者介绍 qiannzhang（张倩），腾讯云数据库专家工程师，具备多年数据库内核研发经验，在大数据分析领域深耕多年。加入腾讯后，主要负责CDW PG数据库SQL引擎相关特性的研发工作。 背景介绍 CDW PG是腾讯自主研发的新一代分布式数据库，采用无共享的MPP集群架构，具备业界领先的数据分析查询处理能力，适用于PB级海量数据的OLAP应用场景。 在OLAP场景中，多表连接查询是最主要的查询类型之一。CDW PG支持多种连接类型，包括left join、right join、inner join和fu
我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。
今天要跟大家介绍一下图表中用作对比的参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显的 突出真实值与目标值之间的差距 今天要介绍两种参考线的制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中的参考线 散点图法： 首先用
3）尽量避免NULL：很多表都包含可为NULL（空值）的列，通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列，对于Mysql来说更难优化。
答：N皇后是指在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，使得每一个皇后都不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行，同一列或同一斜线上。
数据导入和数据整理较乏味和无聊，很容易从入门到放弃！从数据转换和可视化开始，容易看到成果，保持学习的动力。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
最直接的方法，我想就是通过10053事件，来看下不同SQL对应的执行计划和资源消耗等情况，进而看看是否有些信息可以为我们所用。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
“覆盖率”是我们进行软件测试活动时需考虑的首要问题之一，我们常常会经历一些业务逻辑颇为复杂的场景，比如笔者经历的某款电商系统中的订单功能，做一条订单需要考虑的因素包括买家的角色、商品的线上线下属性、商品是否被签约、买家和履约店铺的关系、是否为买家下的首个订单、买家的收货地址、是否选择了优惠券、优惠券是商品券还是平台券......
有时候我们需要将两个数据表，合并成为一张数据表，根据两张表中，有一个相同定义的列进行合并。
Dancing Links算法主要用于解决精确覆盖问题，精确覆盖问题就的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得每个集合中每一列恰好只包含一个1。例如下面的矩阵，我们将改矩阵命名为矩阵1
列存储引擎在Btree索引的支持角度，与传统的行存储引擎无本质差别。对于一般用于应对大数据批量分析性负载的列存储引擎来说，Btree索引有助于帮助列存储大大提升自身的点查效率，更好的适应混合负载。
本文是MySQL（三）｜《千万级大数据查询优化》第一篇：创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点：
本文介绍国内用户在LAADS DAAC中批量下载MODIS遥感影像各产品的方法。
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