SQL -通过将数据分组为多列来拆分的两列_通过对两列进行分组来实现Sql透视_ASP/SQL:将数据分组为列 - 腾讯云开发者社区

由于篇幅有限，这里只拿 deptno = 10 的数据来做演示。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。

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怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。

- 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 - 3 - 保持排序：操作法二先转置，行标丢失，新列名可排序有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法用Table.ToColumns把表分成列用List.Combine将多列追加成一列用List.Select去除其中的null值

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VBA Excel总表以某列数据为基础拆分为独立文件的表，也可以拆分为独立的sheet表不导出！！

VBA Excel总表以某列数据为基础拆分为独立文件的表，也可以拆分为独立的sheet表不导出！！...xlCalculationManual Dim iuser iuser = Environ("username") ipath = "C:\Users\" & iuser & "\Desktop" & "\已拆分的数据表...To UBound(Arr) Str = Arr(i, 1) ' Str = Left(Arr(i, 1), Len(Arr(i, 1)) - 2) '截取某列的关键字..." & Chr(10) & "数据保存在电脑桌面!!"...Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.ScreenUpdating = True End Sub ---- ---- ---- 以下为只把总表拆分成单独的

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将数据集按特征|列分割为解释变量 X & 响应变量 Y 的几种方法

= "price"] Y = dataset[:,dataset.columns == "price"] 船舶航迹预测特点：回归问题，解释变量为 lat lon from pandas import...True,False,False,True,True,True]] Y = dataset.iloc[:, [False,True,True,False,False,False]] #Tip： #这里的列...，根据bool/条件语句/整数去选择列都可以，比如 X = dataset.iloc[:, dataset.columns !...= "lat"] #上面的只适合一元响应变量的特征输入，很可惜携程下面这样就无法通过编译了 X = dataset.iloc[:, dataset.columns !...= "lon"] #原因如下上面提到的双条件判断出现了[True,False,False,True,True,True]与[False,True,True,False,False,False]判断，出现了多组值的判断

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将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？

这个问题来自一位网友，原因是需要对一个表里很多个列的数据全部乘以一个系数：在Power Query里，对于一列的数据乘以一个系数，操作比较简单，直接在转换里有“乘”的功能...：但是，当需要同时转换很多列的时候，这个功能是不可用的：那么，如果要转换的列数很多，怎么操作最方便呢？...正如前面提到的，我们可以先对需要转换的数据进行逆透视：这样，需要转换的数据即为1列，可以用前面提到的“乘”转换功能：转换好后，再进行透视即可：很多问题...，虽然没有太直接的方法，但是，适当改变一下思路，也许操作就会很简单。

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MySQL数据库的查询

where gender = 1; 说明：ifnull函数表示判断指定字段的值是否为null，如果为空使用自己提供的值 7、聚合函数的特点聚合函数默认忽略字段为null的记录要想列值为null的记录也参与计算...分组查询 1、分组查询介绍分组查询就是将查询结果按照指定字段进行分组，字段中数据相等的分为一组分组查询基本的语法格式如下： GROUP BY 列名 [HAVING 条件表达式] [WITH ROLLUP...，当查询的字段数据来自不同的表就可以使用连接查询来完成。...，需要通过一个字段存储在表中 1对1关系，在表A或表B中创建一个字段，存储另一个表的主键值一对多的关系：说明： 1对多关系，在多的一方表(学生表)中创建一个字段，存储班级表的主键值多对多的关系：...说明：多对多关系，新建一张表C，这个表只有两个字段，一个用于存储A的主键值，一个用于存储B的主键值 6、小结范式就是设计数据库的一些通用规范。

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SQL优化篇：如何成为一位写优质SQL语句的绝顶高手！

如果写的多，但有些业务SQL在大数据的情况下，一跑就是十多秒，这是万万不可的！那么问题又来了：如何让自己的SQL又快又好呢？...SQL多一步转化过程，如果你考虑极致程度的优化，也切记将SQL写成完整的语法。...如果表有一个多列索引，优化器可以使用索引的任何最左边的前缀来寻找行。...Mediumint通常比int好，因为Mediumint列使用的空间少25%。 ②如果可能的话，声明该列不为空。它可以通过更好地使用索引和消除测试每个值是否为空的开销而使SQL操作更快。...索引非常适用于检索，但它会降低插入和更新操作的速度。如果你主要通过搜索列的组合来访问一个表，那么在表上创建一个单一的复合索引，而不是为每个列创建单独的索引。索引的第一部分应该是最常用的列。

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大数据ETL开发之图解Kettle工具（入门到精通）

企业级ETL 经常会用到这两个控件来进行数据库更新的操作两者区别：更新是将数据库表中的数据和数据流中的数据做对比，如果不同就更新，如果数据流中的数据比数据库表中的数据多，那么就报错。...任务：将拆分字段.xlsx里面的NBA球星的姓名，拆分成姓跟名文件内容：执行结果： 3.3.10 列拆分为多行列拆分为多行就是把指定字段按指定分隔符进行拆分为多行，然后其他字段直接复制...原始数据： 1．选择扁平化的字段 2．填写目标字段，字段个数跟每个分组的数据一致 3.3.12 列转行列转行，顾名思义多列转一行，就是如果数据一列有相同的值，按照指定的字段，将其中一列的字段内容变成不同的列...任务：将input目录下的10_列转行.xlsx的数据进行列转行，熟悉列转行控件的使用原始数据： 1．关键字段：从数据内容变成列名的字段 2．分组字段：列转行，转变以后的分组字段 3．目标字段...行转列行转列，一行转多列，就是把数据字段的字段名转换为一列，把数据行变为数据列。

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数据分析之Pandas VS SQL！

SQL VS Pandas SELECT（数据选择）在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...及列label，快速定位DataFrame的元素； iat，与at类似，不同的是根据position来定位的； ?...WHERE（数据过滤）在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...GROUP BY（数据分组） groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组，应用一些函数(通常是聚合)，然后将这些组组合在一起: ?...这是因为count()将函数应用于每个列，返回每个列中的非空记录的数量。具体如下： ? 还可以同时应用多个函数。例如，假设我们想要查看每个星期中每天的小费金额有什么不同。 SQL： ?

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oracle行转列、列转行、连续日期数字实现方式及mybatis下实现方式

中的时候就非常简单了，这里就不再缀诉哈~ 使用pivot函数方式此种方式有一个缺点是：一次查询只能对一个列的数据进行拆分(成多列)，如需对多列拆分，则可行的方式是做多个查询，一个查询拆分一列(...[CDATA[${key}]]>) 使用wm_concat窗口函数的方式这种方式其实很容易将sql写的很复杂，主要有两个方面：一个是wm_concat 函数一定要指定partition by和...order by的字段，就是组内分组和组内排序方式，不然最终的结果数据混乱不堪(除非这对你的业务不重要)，另一个原因是窗口函数本身是不会聚合行，所以，组内拼接也是顺序拼接，所以需要做的就是将非结果行去掉才是...由于使用wm_concat的结果是单列，需要此时需要根据逗号做分隔，截取为指定的列，wm_concat函数使用起来并不难，但是面对实际业务的时候，若是大数据量就得慎重咯，因为函数使用的越多就越容易造成DB...目标数据拆分多个组来做，建议不要超过十个，而且拆分的列的数据复杂度不能太高(字符太长，正则太复杂)，在mybatis下的使用中只需要注意下目标列的类型，必要时使用to_char函数进行转换才是~ 连续日期的实现方式

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Pandas详解

它可以帮助你任意探索数据，对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等，以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。...数据类型 Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。...创建新列有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现 image 6....分组计算在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。 pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。 image 7....数据合并数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

7.3.2 将列拆分为多行要做的下一步是拆分 “Days” 列，来将每天分开。做到这一点的一个方法是将每天拆分成新的列，然后对这些列使用【逆透视列】功能。...在这种情况下，【拆分列】为列才是正确的，因为它允许用户将标题改为 “Type Of Cook”，然后通过【逆透视列】选项将其带入数据。【注意】当然，上面的步骤假设 “厨师” 总是以正确的顺序输入。...如果情况并非如此，就需要采取不同的方法。此时，最可能的方法是将员工拆分成几行，然后通过与另一个表的合并来检索位置，这一点将在本书第 10 章介绍。...例如在本例中，拆分列为多行与拆分列为多列后再逆透视是等价的，而列头带有额外信息与内容位置一一对应，导致使用拆分列为多列后再逆透视成为了本场景下的正确方法，虽然步骤多了一点，但正确性是第一位的。）...图 7-25 这么多的日期筛选选项这个列表看起来令人生畏，其实许多选项会帮助用户完成所期望的事情。如下所示。将数据筛选为【一月】，只显示【月份】为【一月】的日期。

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vba新姿势，如何让vba的数据处理超越Python

"你的vba水平不行，才需要写这么复杂，比如分组可以先排序，再遍历判断边界做处理" "vba可以调用odbc等数据库驱动，使用 sql 呀" 那些不看内容不经思考的评论就不说了真希望他们评论的同时能自己动手实践一下...如下数据：按列1，列2 分组，每组数据输出也好，统计也行 vba中实现这个有许多方式，我就用最常用的一种方式，数组+字典：这里使用 "|" 连接多个作为 key 其实是不合理的做法，要避免..._性别") ，就是分组+处理参数1自然是数据数组参数2是分组列，4表示第4列参数3是每个组的处理逻辑，执行时，每一组"性别"的数据就会传入自定义方法中执行红框方法中，xdf 参数实际也是一个二维数组...分组 key 实际也可以做成字段，不过为了方便讲解，这里没有制作成完整的类模块形式虽然看起来 vba 代码多一些，但多出来的只是一些通用细节：指定工作表与单元格区域生成数组，用了2句，完全可以用一句...分组关键列vba用的是列号，这只是我偷懒，实际可以改造成支持列名指定而 pandas 代码自带输出表头，vba实际也能做到可以说，代码上的多余表达两者都非常少，这需求可以说打个平手那么，可不可以做成多关键列分组

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Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.多列运算 apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...方法，可以将函数应用到元素级的数据上。...可以结合groupby与transform来方便地实现类似SQL中的聚合运算的操作： df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda...4.聚合函数结合groupby与agg实现SQL中的分组聚合运算操作，需要使用相应的聚合函数： df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean

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常用MySQL命令总结（数据库学习）

---- 做Java的项目的时候，发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql，就看看跟SQL server有什么区别，发现大区别没有，SQL语言类似的，并不像SQL server使用T-SQL语言 MySQL...MySQL的sql语句数据库的curd操作 SQL：structure query language 结构化查询语言 DDL：数据定义语言，定义数据库，数据表的结构（create drop...多表之间的建表原则一对多：分类和商品建表原则：在多的一方添加一个外键指向（reference）一的一方。...多对多：学生和课程建表原则：建立一张中间表，将多对多的关系拆分成一对多的关系，中间表至少要有两个外键，分别指向原两张表。...一对一：公民和身份证建表原则：两张表合并，删除一张表的主键；两张表使用相同主键。

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优化临时表使用，SQL语句性能提升100倍

DBA观察到的IO高，是因为sql语句生成了一个巨大的临时表，内存放不下，于是全部拷贝到磁盘，导致IO飙升。【优化方案】优化的总体思路是拆分sql，将排序操作和查询所有信息的操作分开。...，因此表设计的时候，应该将这些列独立到另外一张表。...SQL优化如果表的设计已经确定，修改比较困难，那么也可以通过优化SQL语句来减少临时表的大小，以提升SQL执行效率。...常见的优化SQL语句方法如下： 1）拆分SQL语句临时表主要是用于排序和分组，很多业务都是要求排序后再取出详细的分页数据，这种情况下可以将排序和取出详细数据拆分成不同的SQL，以降低排序或分组时临时表的大小...2）优化业务，去掉排序分组等操作有时候业务其实并不需要排序或分组，仅仅是为了好看或者阅读方便而进行了排序，例如数据导出、数据查询等操作，这种情况下去掉排序和分组对业务也没有多大影响。

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mysql由于临时表导致IO过高的性能优化过程分享

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周一不睡觉，也要把pandas groupy 肝完，你该这么学，No.8

分割，就是按照一些标准进行数据的拆分应用，给分好的组，应用一些函数上去组合，分组的数据，捣鼓捣鼓，弄成一个新的数据结构，方便后面应用 Over 这就是groupby的核心分割，或者叫分组（拆分）步骤...SQL的操作 SQL是啥？...没错，说了，从这篇博客开始就开始高级部分学习了嘿嘿简单的多列分组代码代码如下 df = pd.DataFrame({'A': ['girl', 'boy', 'girl', 'boy',...为什么又返回来，开始学习series了呢还不是因为直接学习dataframe的多列分组，难度太大 ?...，并且求和比如，我要计算first列下面的a的和，b的和，c的和,d的和我们可以通过level参数控制 # 这两个一个意思 print(s.groupby(level=0)) print(s.groupby

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一文带你看懂Python数据分析利器——Pandas的前世今生

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数据库MongoDB-聚合查询

MongoDB 聚合查询在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。...相当于SQL分组语法group by column_name中的column_name部分。如果根据某字段的值分组，则定义为_id:’$字段名’。...如果没有分组属性取值为null count：返回结果字段名。可以自定义，类似SQL中的字段别名。...数组字段拆分 - $unwind $unwind会把数组列进行拆分，原来的document会根据数组属性值个数分为多个document。...如果这个数组属性为空，对应document将不被显示（因为document没有数组属性）正常数据：只有name为abc的hobby有数组类型值，且长度为3 ? 执行下面命令后的效果 ?

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SQL 将多列的数据转到一列

怎么将多行多列的数据变成一列？4个解法。

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