所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
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这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。
中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作,包括重命名和删除等,需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码,演示如何执行这些操作:
SAP HANA中的报表可以在SAP的BusinessObjects应用程序套件的大多数部分完成
定义一个递归CTE,至少需要两个查询(或者更多),第一个查询称为定位点成员(anchor member),第二个查询称为递归成员(recursive member),基本格式如下:
自服务数据集可以通过简单的拖拽和可视化的操作,构建复杂的数据集,同时提供各种数据转换功能,轻松实现强大的数据处理。
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询:
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
本文介绍了如何使用 Excel 分析 CloudStack 的使用记录,通过使用 CloudStack Usage Server 收集虚拟机和数据卷的使用情况,然后使用 MySQL 和 Excel 进行数据分析。文章还介绍了如何将查询结果导入到 Excel 中,并使用数据透视表进行数据分析。
在前端开发领域,表格一直都是一个高频使用的组件,尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时,会出现浏览器卡顿等问题,严重影响客户体验。为解决这些性能问题,不少组件也提出了相关的解决方案,以ElementPlus为例,提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据,但该功能目前仍在测试中,投入生产环境可能会有一定的风险,因此本文不做更多的介绍,大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
今天我们来学习一个简单的功能,就是一行转多行,本文将介绍如何通过Excel实现,下一篇将介绍Hive中的实现方法。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
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)。
对从事数据工作的小伙伴来说,SQL几乎是必备技能,写得一手好SQL说明你是一个合格的‘取数民工’。
👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 作者:ExcelHome创始人周庆麟 来源:《DAX权威指南》推荐序 在ExcelHome技术论坛上,经常会有这样的讨论话题:你希望下一个版本的Excel增加什么功能? 在2006年以前,很多人都说,希望Excel能提高单表处理数据的数量上限,最好能像Access那样可以建立多表查询。 自Excel 2007问世后,单表处理数据的量,从65,536行增加到了1,048,576行。 于是,很多人表示相当满意,但还是有一些人表示,只是简单增加单表的行数不够
在本篇中,我们将首先介绍数据库设计的基本方法,并附上了一个设计MS-SQL Server数据库的例子。然后以Delphi5为开发工具,标准的paradox表为后台数据库,来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。 我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能。本例所使用的计算机软硬件环境为:Windows NT 4.0 Server,MS-SQL Server7.0,Borland Delphi 5,PIII550,256M内存。当然啦,一般的朋友在Win98的环境下或者Win2000的环境下都可以按照本例的步骤来编程序的。笔者的机器主要用作服务器,所以就在服务器上编啦。步骤如下。 一、数据库设计的基本方法 数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础,它要求对于指定的应用环境,构造出较优的数据库模式,建立起数据库应用系统,并使系统能有效地存储数据,满足用户的各种应用需求。一般按照规范化的设计方法,常将数据库设计分为若干阶段…… 二、MS-SQL Server数据库设计示例 下面,笔者还为各位网友准备了一套数据库大餐,这就是在MS-SQL Server下的Client/Server结构编程示例…… 三、数据库编程示例 在本次讲座中,我们以Delphi5为开发工具,标准的paradox表为后台数据库,来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。在本例中,我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能…… 四、大型数据库设计原则 一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统,如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。一般来讲,在一个MIS系统分析、设计、测试和试运行阶段,因为数据量较小,设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低……
本文中介绍的是如何利用dash制作单个图形+下拉菜单,主要实现的功能: 一级标题文本的居中 空行实现 下拉菜单的多个参数设置 将透视表变成DF数据框 导入库和包 import pandas as pd import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html from dash
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
WinServer2016的安装参见: 在虚拟机中安装Windows Server2016
Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)实现各种复杂的数据整理后再进行对比,可以根据实际需要选择使用。
比如要分析工资的数据,工资表是按月分了不同Sheet管理的,现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。
首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意。 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库。比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大。海量的数据会严重影响数据库的读写性能。 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程:
最近有很多人在问,我是如何收集网络的数据,如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
其实标题中有两层意思:第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业,可以通过Excel中的ODBC数据接口,与数据库或者数据仓库建立连接,直接快速取数,提高工作效率;第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具,即便不能从数据库直接获取,也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化,并做到实时更新,也能提高工作效率。
摘要:三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
日志分析,其实涵盖的面是很广的,什么地方都可以有日志。而本篇文章主要针对 web 日志做一下分析。因为之前去学校里授课的时候有讲过一次,感觉内容挺不错的,就写到了文章里。(可绝不是偷懒什么的呢o(´^`)o)
因为不少同学正在使用SQL SERVER进行学习,但是在学习第一步的安装阶段便出现了问题或者安装后经常需要激活等情况,因此做了一个简单的安装指引。大家可以在歌声中边听边学。
你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
在今天的文章里我想谈下每个DBA应该知道的一个重要话题:在SQL Server里如何进行页级别还原操作。假设在SQL Server里你有一个损坏的页,你要从最近的数据库备份只还原有问题的页,而不是还原整个数据库。 我们来破坏一个页 第一步我想向你展示下如何建立表(或索引)里有个特定页损坏的情景,这里我们会进行一些魔术,因为开箱即用(out-of-box)的SQL Server本身不会引入任何损坏的页(如果有的话,恭喜你找到了一个BUG)。我们从创建一个新的数据库,往新建的表插入一些记录开始。 1 USE
PIVOT,UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一,主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作,以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
要讲怎么在 Sql 中做透视表,我们还是先看看什么是透视表,其实透视表的核心就是按照行列同时分组,然后对分组后的值进行某种汇总运算。
binlog是记录所有数据库表结构变更(例如CREATE、ALTER TABLE…)以及表数据修改(INSERT、UPDATE、DELETE…)的二进制日志。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
当微软宣布即将发布SQL Server for Linux版本的时候,有些人觉得很兴奋,有些人觉得然并卵,但是既然Gartner在2016年的数据库管理系统魔力象限图中将微软列在了第一位,超过了一直以来的霸主Oracle,那么无论如何这个SQL Server for Linux版本的发布都是值得关注的,微软将这个版本称为SQL Server vNext on Linux。vNext,好直白的期望。 微软在2016年11月中旬正式发布了SQL Server for Linux的第一个公众预览版,这
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:
MySQL8.0后续版本中主推使用MySQL Shell进行相关日常管理及维护操作,如果后续移除了mysqldump等命令后,如何进行数据库备份等相关操作呢?本文开始进行数据库备份的操作。
毕业后起初的3年一直在传统行业里,涉及的数据最多是部门内部的数据。当然9年前对数据分析这个领域还没有现在这么深入,最多是利用Excel进行统计及利用函数进行汇总计算,报告时用可视化图形进行展现即可。干的最多的工作是用可视化结果呈现类的工作。
永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
关于excel里将一张工作表拆分成多个工作表的方法有很多,如果是偶然一次性的,而且需要拆分的表格也不多,那么手工筛选复制一下也不复杂。
TencentDB for DBbrain(以下简称DBbrain)中文名数据库智能管家,是一款智能诊断和优化数据库的产品,为用户提供实时的数据库防护,在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案,同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。
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