数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视,下面一起来学习。
大海:这个很简单啊。合并查询一下不就行了吗?这个以前视频《表间数据对比的两种方法》也有讲:
一般来说,在各系统里导出的数据,在导出数据的时候,已经对导出行为进行了权限管控,如甲员工只能导广州区数据,乙员工只对导深圳数据,他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
文章背景: 透视列(Pivot)和逆透视列(Unpivot)是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法,在Power BI中也提供了同样的功能。
导语:数据对比是日常工作中经常要做的事情,有时只是简单的1列,有时则是很多列,但无论要对比的数据有多少列,逆透视下来后,不就是都是一列了吗?当然,因为列多了,要处理的细节和步骤也自然会多一些。
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能! 对于日程的排序、汇总、转换、提取等,他都可用统统拿下,替代了很
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列? 📷 - 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视,一步搞定 📷 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,为保排序,操作麻烦 2.1 添加索引列 📷 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序 📷 2.3 逆透视其他列 📷 2.4 再添加索引列 📷 2.5 对索引列取模(取模时输入参数为源表的列数,如3) 📷 2.6 修改公式中的取模参数,使能适应增加列数的动态变化 📷 2.7 再排序并删列 📷 📷 2.8 筛选掉原替换null的行 📷
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忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
微软的傲慢,留给了WPS一些生存之地,例如在自动筛选功能中,WPS有一项功能非常深得普通用户喜爱,打开自动筛选后,可以呈现。笔者感觉很多Excel用户,难以舍弃WPS,可能就因为这么几个特色小功能。
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先上效果图 (一) 确定数据源及变量 1. 确定需求: a) 通过列数参数来改变最终的列数 b) 更改列数标题不影响数据运行 c) 更改数据源标题不影响数据运行 2. 确定变量 a) 列数 b) 列数
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
大海:如果只要干一次,那很简单,直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”,将右括号替换为空,然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示:
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
编辑手记:在12.1及以前的版本中,当祖父,父,子表之间有明显的主键和引用完整性约束,只有加入的主键是单个列键时,才能进行连接消除; 但在12.2多列主键也允许发生连接消除,优化器从内联视图中删除父对象,并在子对象和祖父对象之间留下连接。 很多人曾提出这样的问题,在一条SQL语句当中,from 子句所包含的表的顺序对SQL的执行计划或者SQL的性能有没有影响,从粗略的层面来讲,是没有影响的,但有一些特殊的情况可能会产生不一样的结果。 当考虑连接表的顺序时,优化器有几个内置的算法,用于选择表的初始连接顺序,
SQL FOREIGN KEY 约束用于防止破坏表之间关系的操作。FOREIGN KEY 是一张表中的字段(或字段集合),它引用另一张表中的主键。具有外键的表称为子表,具有主键的表称为被引用表或父表。
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)。
数据源是由固定数据和内容数据组合而成。前面4行是固定数据列,后面的则为每2行为一组数据。
一个多列索引可以认为是包含通过合并(concatenate)索引列值创建的值的一个排序数组。 当查询语句的条件中包含last_name 和 first_name时
SQL NOT NULL 约束用于强制确保列不接受 NULL 值。这意味着该字段始终包含一个值,而不允许插入新记录或更新记录时不提供此字段的值。
数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组, 使用agg方法, 传入要
关于周一 Eygle 在文章《千头万绪:从一道面试题看数据库性能和安全的方方面面》讲到的 SELECT* FROM girls WHERE age BETWEEN 18 and 24 and boyfriend='no' 这个 SQL,他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。
我们可以看下,同样的3张表,但是关系是却不一样,导致之后的操作也会不同。图1和图3是链式模型,图2是星型关系。图1的链式是从左1开始,而图3是从右1开始。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包,没有之一!从数据读写到预处理、从数据分析到可视化,pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数,不仅常用更富有辩证思想,细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好!
布尔(Boolean)是一种数据类型,仅有两个值,即TRUE或FALSE,或者1或0:
写过 Sql 的同学应该都知道 group by 是用来对数据进行分组的,一般与聚合函数一起使用,对分组后的数据进行聚合。虽然大家都在用,但是有些同学还是不太清楚 group by 的底层到底是如何实现分组并且最后进行聚合的。今天就讲讲 group by 的底层实现。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
由于目前工作需要使用 Oracle 数据库,准备来看一下 PL/SQL 对标准 SQL 进行了那些补充。 在 ANSI/ISO SQL 标准中,SQL 语句可以分为 DDL(数据定义)、DML(数据操作)和 DCL(数据控制)三类。其中,表结构的操作是使用较频繁的一种操作,这也是 SQL 中 DDL 的主要部分。
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
在数据处理和分析中,我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中,可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。
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在Oracle 12.2版本中,增加了大量的分区新特性,这其中包括: 自动的列表分区创建 在线的普通表转换分区表 支持只读分区和读写分区混合 以下介绍的三个特性同样是12.2新增的: 多列列表分区、外部表分区、维护过滤 而对于多列列表分区的支持,也是大家关注已久的特性,先看一下脚本(在 livesql.oracle.com 测试执行,推荐动手实践): CREATE TABLE dba_by_db_in_yhem (dbalic NUMBER, username
何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师 曾供职于中国联通信息计费部、卓望数码、IBM。现供职于Oracle ACS华南区售后团队,首席技术工程师。多年从事一线的数据库运维工作,有丰富项目经验、维护经验和调优经验,专注于数据库的整体运维。 编者:Oracle的分区技术一直是对数据分而治之的重要手段,在12.2中,更加由这一技术演化出Sharding的新特性,那么回归分区技术本身,我们来看看在这一版本中,又有哪些分区功能上的增强。 Oracle database 12.2 有不少分区
文章背景:Excel二维表中记录着多行多列的数据,有时需要按行或按列排序,使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。
在本章的每一节中,我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题,将问题分解为大体步骤,然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始:
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档类库,基于 ECMA-376 Office Open XML 标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的 XLSX 文档。相比较其他的开源类库,Excelize 支持写入原本带有图片(表)、透视表和切片器等复杂样式的文档,还支持向 Excel 文档中插入图片与图表,并且在保存后不会丢失文档原有样式,可以应用于各类报表系统中。入选 2018 开源中国码云 Gitee 最有价值开源项目 GVP,目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。
前提要对数据信息之间的关系要了解 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame # 读入excel文件 df = pd.read_excel('/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/sales-funnel.xlsx') df Account Name Rep Manager Product Quantity Price Status
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容,但这仅仅是第一步,我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作,以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集(变量)。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
在以上5个求和函数中,如果按 功能 + 计算速度 + 易用性 3个角度综合评比,Sumifs是当之无愧的No.1。今天兰色就全面讲解这个最常用的多条件求和函数用法。
前几天,我发了文章《PowerBI数据模型优化,从导入数据开始》,没想到引起不少朋友的兴趣和认可。
数据库,简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
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Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。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。
本文总结数据分析常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时,介绍了数据分析“直接”使用的数据类型,以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后,给出了Python学习框架的学习建议。
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法,可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
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