SQL JOIN JOIN子句用于基于它们之间的相关列合并来自两个或更多表的行。...JOIN 以下是SQL中不同类型的JOIN： (INNER) JOIN：返回在两个表中具有匹配值的记录 LEFT (OUTER) JOIN：返回左表中的所有记录以及右表中匹配的记录 RIGHT (OUTER...) JOIN：返回右表中的所有记录以及左表中匹配的记录 FULL (OUTER) JOIN：在左表或右表中有匹配时返回所有记录 这些JOIN类型可以根据您的需求选择，以确保检索到所需的数据。...JOIN Categories ON Products.CategoryID = Categories.CategoryID; SQL INNER JOIN 注意：INNER JOIN关键字仅返回两个表中具有匹配值的行...= Customers.CustomerID) INNER JOIN Shippers ON Orders.ShipperID = Shippers.ShipperID); INNER JOIN用于将多个表中的数据连接在一起
有时候，我们需要去连接数据库，然后统计下目标库表字段的值有多少个空值，并且计算出它的缺失率： 缺失率 = （该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数）/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段，并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...，但是如果每个表有几十个字段，几百上千个表需要去统计，那这种就应该考虑用程序去自动的统计了，我们程序的设计思路是： 1....将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边； 2. 使用 pandas 读取excel的数据； 3. 连接数据库； 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计； 5....将计算结果写回到 excel 中。 根据思路我们接下来编写程序代码了。...一、excel 的格式 excel中的设置很重要，因为会影响到我们程序的读取设计： 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块，并使用 pandas 读取 excel 里边的数据： import pymssql
运用VBA操作单元格的技术 操作单元格的VBA技术也能够应用于表。 联合多个单元格区域 要选取多个单元格区域，可以使用VBA的联合运算。下面的代码选取行4、行1和行3。...myTable").ListRows(1).Range, _ ActiveSheet.ListObjects("myTable").ListRows(3).Range).Select End Sub 将变量数组中的值赋给表行...要从变量数组中赋值给整行，类似使用下面的代码。...Sub SelectTablePartsAsRange() ActiveSheet.Range("myTable[区域]").Select End Sub 统计行和列 有时候，需要统计表的行数或列数...Else MsgBox "当前单元格所在的表名是: " & ActiveTable.Name End If End Sub 方法2： 下面的代码有些繁琐，遍历工作表中的每个表并检查其是否与当前单元格存在交叉
统计表是用于展示数据的另一个基本工具，一般由表头、行标题、列标题和数字资料组成，必要时在统计表的下方添加数据来源、变量注释和说明等。...统计表的横竖比例要适当，避免出现过高或过宽的情况；表头标题应满足3W原则（when、where、what），统计表中应注明单位，表的上下两条线一般用粗线，中间的其它线用细线；通常情况下，统计表左右两边不封口...，列标题之间在必要时可用竖线分开，而行标题通常不必用横线分开；表中数据一般是右对齐，有小数点时小数点对齐，小数点位数统一，对于没有数字的单元，一般用“—”表示，表中不应出现空白单元格。...交叉验证 否 1 附： 列联分析：分类变量是否相关 列联表是若干分类变量的各种可能取值组合的出现频数分布表，主要目的是看这些变量是否想关。...如： 5.多元分析 5.1寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析 5.2把对象分类：聚类分析 详见《多元统计分析》、《实用多元统计分析》
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。
最近工作真是超级忙，已经断更1个多月的样子了，上次我们已经写到了利用爬虫批量点赞。 上一篇文章中，我突破了登录和令牌的限制，终于用 Python 成功发送了一条微博。...③遇到问题要 分析请求、找出原因 ④不同请求的referer 可能不一样 ⑤遇到令牌 (token) 之类的校验，可以在网页源代码或请求中寻找 到这里，相信跟着我一起学习的朋友，你已经入门爬虫了。...image.png Excel表格的文件名不用过多解释，一个Excel文件中可以有多个工作表，而一个工作表中又可以含有很多的单元格，单元格构成了表格的基本结构。...sheet = wb.active # 给工作表重命名 sheet.title = '5月份采购统计表' 用wb.active方法指定了默认的工作表，并赋值给sheet变量，然后用title属性重命名默认工作表...如果你知道工作表的文件名，也可以用wb['工作表名']的方式选择对应的工作表，如：wb['5月份采购统计表 ']。 单行数据写入 接下来，可以在工作表中写入数据了。
sheet表：每个工作簿可以包含多个表(也称为工作表) 活动表：用户当前查看的表(或关闭 Excel 前最后查看的表)，称为活动表 单元格：每个表都有一些列(地址是从 A 开始的字母)和一些行(地址是从...在特定行和列的方格称为单元格。每个单元格都包含一个数字或文本值。...作为替代，在调用表的 cell()方法时，可以传入整数 作为 row 和 column 关键字参数，也可以得到一个单元格。第一行或第一列的整数 是 1，不是 0。...sheet.cell(row=1,column=2).value 'age' 从工作表中取得行和列 可以将 Worksheet 对象进行切片操作，从而取得电子表格中一行、一列或一个矩形区域中的所有...注意：一个县会设定多个普查区，D列表示县中所有普查区对应每一个普查区的人口数量 print()和pprint()都是python的打印模块，功能基本一样，唯一的区别就是pprint()模块打印出来的数据结构更加完整
Python让Excel飞起来—批量进行数据分析 案例01 批量升序排序一个工作簿中的所有工作表 代码文件：批量升序排序一个工作簿中的所有工作表.py - 数据文件：产品销售统计表.xlsx 每个表批量对销售利润进行升序排列...代码文件：批量排序多个工作簿中的数据.py - 数据文件：产品销售统计表（文件夹） import os import xlwings as xw import pandas as pd app=xw.App...代码文件：对多个工作簿中的工作表分别进行分类汇总.py - 数据文件：销售表（文件夹） import os import xlwings as xw import pandas as pd app=...举一反三 批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表 代码文件：批量分类汇总多个工作簿中的指定工作表.py - 数据文件：销售表1（文件夹） import os import xlwings as xw import...index()是Python中列表对象的函数，常用于在列表中查找某个元素的索引位置。
获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...数据透视表 在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。比如，这里有个关于动物的统计表： ?...请注意，每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作表，传入 sheet_name='Sheet1' 这样的参数，就表示只读取 'excel_output.xlsx' 中的 Sheet1 工作表中的内容
SQL进阶-7-外连接(outer join) 本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成，将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。 行转列，制作交叉表头 列转行 ?...实现行列转换（行—>列）：制作交叉表 需求 根据下面的表Courses制作员工和课程的交叉表 ? 生成如下的交叉表： ?...in关键字来指定 嵌套式表侧栏 在生成统计表的工作中，经常会有制作表头和表侧栏的要求。...根据上面的3张表，生成如下的统计表格： ?...，如果表中不存在，则用空 ?
此时就需要查看数据库对象事件统计表与属性统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第五篇的征程(全系共7个篇章)，本期将为大家全面讲解performance_schema中对象事件统计表与属性统计表。...： · 每个文件I/O统计表都有一个或多个分组列，以表明如何统计这些事件信息。...表中对应的行信息。...对于每个连接到mysql server中的TCP/IP或Unix套接字文件连接都会在此表中记录一行信息。...它会同时删除统计表中没有连接的帐户，主机或用户对应的行，重置有连接的帐户，主机或用户对应的行的并将其他行的CURRENT_CONNECTIONS和TOTAL_CONNECTIONS列值。
stargazer() 函数为格式良好的回归表创建 LATEX 代码、HTML 代码和 ASCII 文本，其中包括多个模型并排、汇总统计表和矩阵等。...2.2 本文说明 由于 stargazer() 的参数 type 中可以指定输出 LATEX 代码、HTML 代码或 ASCII 文本，可将 R 中的输出结果粘贴到对应的编辑器上得到表格（例如 LATEX...本文使用 R 中自带的数据集 mtcars 来简要说明 stargazer() 函数的用法。 3. 使用方法 数据集 mtcars 中有 mpg 、 cyl 等 11 个变量， 32 个观察值。...汇总统计表 3.2 多个模型并排 例 2 构建两个线性模型和一个 probit 模型并并排显示在表格中，如 Fig 3 所示。...下面是 stargazer() 结合 rmarkdown 生成汇总统计表的例子。
，我们可以看到： 每个表都有各自的一个或多个分组列，以确定如何聚合事件信息（所有表都有EVENT_NAME列，列值与setup_instruments表中NAME列值对应），如下： events_waits_summary_by_account_by_event_name...对于按照帐户、主机、用户聚合的统计表，truncate语句会删除已开端连接的帐户，主机或用户对应的行，并将其他有连接的行的统计列值重置为零（实测跟未按照帐号、主机、用户聚合的统计表一样，只会被重置不会被删除...performance_schema自身相关的内存统计信息只保存在memory_summary_global_by_event_name表中，不会保存在按照帐户，主机，用户或线程分类聚合的内存统计表中...performance_schema输出的低水位值可以保证统计表中的内存分配次数和内存大于或等于当前server中真实的内存分配值 对于内存统计表中的低水位估算值，在memory_summary_global_by_event_name...performance_schema相关的内存统计信息只保存在memory_summary_global_by_event_name表中，不会保存在按照帐户，主机，用户或线程分类聚合的内存统计表中。
1.交叉分析 用于分析两个或两个以上，分组变量之间的联系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析。...：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行 columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的统一替换 import numpy import pandas...pandas中进行占比计算，使用groupby计算出分组结果，或pivot_table计算出交叉表的结果之后，如果 还需要继续运算，可使用数据框自带函数计算。...0.035594 21岁到30岁 0.672614 0.802318 31岁到40岁 0.170297 0.145916 41岁及以上 0.131372 0.016172 3.相关分析 研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法...线性相关：当一个连续变量发生变动时，另一个连续变量相应的呈线性关系变动 采用皮尔逊相关系数r的绝对值来度量连续变量之间线性相关强度 线性相关系数r（取绝对值）的范围 相关程度 0 ≤ r < 0.3
对于因子变量，自动绘制柱状图或条形图；对于数值型变量，自动绘制出拟合的分布图；对于一般的文本，自动绘制词云。...同时也会给出一个统计表格，内含各个变量的场景统计数据，如最大值、最小值、均值、标准差、唯一数个数、缺失率等。...不管是 频数统计还是交叉分析，单选题都很好处理, 但其他题目就相对复杂的多，比如单选题和多选题 之间的交叉统计，多选题和多选题之间的交叉统计等。...在这种类型中，每一份问卷都有两个文件，data 和 code ,它们的含义如下： 数据样式： 其中 Q1、Q2是单选题，在Q1中，1代表男，2代表女。...result=ques.qtable(data,code,'Q1') print(result['fo']) # 两个变量的交叉分析 result=ques.qtable(data,code,'Q1
= wb.sheetnames print("sheet表名称:\n", sheet1) # 获取指定sheet对象 sheet = wb['基本信息'] print(sheet) # 获取活动表(目前活动的表...) print(wb.active) # 从表中获取单元格 cell = sheet['A4'] # 创建一个cell对象 # 参数 print(cell.value) # value:cell中存储的值...: print(cell.coordinate, cell.value) # 访问特定行或列的单元格的值,利用worksheet对象的rows和column属性 print(list(sheet.columns...)) for cell in list(sheet.columns)[0]: print(cell.value) # 获取工作表中最大行和最大列的数量 print('--------------....xlsx') sheet = wb['人口统计表'] print(wb.sheetnames) # countryData将包含计算的每个县的总人口和普查区数目 countyData = {} print
目录 1、行式报表：订单表 2、分组报表：销量表 3、交叉报表：销量表 4、自由报表：订单表 5、简单多元报表 6、主子报表 1） 决策报表式主子表 2）嵌入式主子表 1、行式报表...保存后，预览效果 实际上，【订单统计表】也应该设置一个父子格，父子格仍然是这个“订单ID”字段。...多数据源，就是在同一张报表当中，显示的数据来自于多个不同的表或不同的库。...效果预览 Ⅱ 子报表的建立：个人信息表 这里的个人信息表，使用的是自带数据库中的“雇员表”，同时我们需要重新创建一个模板，建立这个个人信息表。...3，4操作 保存后，预览效果 Ⅲ 子报表的建立：订单信息表 这里的个人信息表，使用的是自带数据库中的“订单表”，同时我们需要重新创建一个模板，建立这个个人信息表。
在1851年和1861年英国第6次和第7次人口普查中，任助理专员；1871年第8次人口普查中任专员。 ...1837年，他写了一篇题为《生命统计学、或卫生、疾病和死亡统计》的文章，投给麦克库洛德（John R·Mcculloch）编辑的《从统计数字看英帝国》。...法尔还研究了编制生命统计表的方法，根据各种统计数字编制生命统计表，进行实际调查统计和分析工作。...1843年，他利用英国1841年普查结果及该年的死亡人数为基础，编制了一个生命统计表； 以后， 又根据 1841 年、 1851 年和1838~1844年七年的死亡数，编制出一个他其望能够普遍适用于人寿保险方面的生命表...他使用的方法是从全部死亡原因的任一年龄的中心死亡率中抽出特殊原因的中心死亡率，并从修正死亡率含量数列推出适当的生命表常数。
从工作表中获取行和列 您可以分割Worksheet对象以获得电子表格的行、列或矩形区域中的所有Cell对象。然后，您可以对切片中的所有单元格进行循环。...任何解析 Excel 电子表格的程序都有类似的结构：它加载电子表格文件，准备一些变量或数据结构，然后遍历电子表格中的每一行。这样的程序可以做到以下几点： 比较电子表格中多行的数据。...打开多个 Excel 文件并比较电子表格之间的数据。 检查电子表格中是否有空白行或无效数据，如果有，提醒用户。 从电子表格中读取数据，并将其用作 Python 程序的输入。...Python 代码可读性更好。 调整行和列 在 Excel 中，调整行和列的大小就像单击并拖动行或列标题的边缘一样简单。...但是如果您需要根据单元格的内容设置行或列的大小，或者如果您想要在大量电子表格文件中设置大小，那么编写 Python 程序来完成它会快得多。 行和列也可以完全隐藏起来。
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