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Power BI: 透视逆透视

文章背景: 透视(Pivot)逆透视(Unpivot)是在Excel当中经常使用的一对数据聚合拆分方法,在Power BI中也提供了同样的功能。...对于上图中的二维表,选中部门,点击右键,选择逆透视其他,得到一维表。...逆透视/逆透视其他选项仅逆透视选中选项的区别在于,当有新的添加到表单中时,逆透视逆透视其他选项拥有自动将新进行逆透视操作的能力,而仅逆透视选中选项则不会对新进行处理。...两类操作之所以有这样的区别,在于逆透视逆透视其他使用的是Table.UnpivotOtherColumns函数,该函数明确定义的是不需要进行逆透视的,不在定义范围内的其他默认都要进行逆透视操作...Power BI会提示季度中的内容会被用来创建新,值选择的销售额则会根据季度中的内容进行聚合求和操作来生成相应的值。

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查找哈希查找_散检索

如果现在要存储某家公司的登记表,若用手机号作为关键字,极有可能前7位都是相同的,选择后四位成为散地址就是不错的选择。若容易出现冲突,对抽取出来 的数字再进行反转、右环位移等。...很显然,本方法的关键在于选择合适的p,p如果选不好,就可能会容易产生冲突。 根据前辈们的经验,若散列表的表长为m,通常p为小于或等于表长(最好接近m)的最小质数或不包含小于20质因子的合数。...2.6 随机数法 选择一个随机数,取关键字的随机函数值为它的散地址。也就是f(key) = random(key)。这里random是随机函数。...综合以上等因素,才能决策选择哪种散函数更合适。 处理散冲突的方法   在理想的情况下,每一个关键字,通过散函数计算出来的地址都是不一样的,可现实中,这只是一个理想。...不管记录个数n有多大,总可以选择一个合适的装填因子以便将平均查找长度限定在一个范围之内,此时散列表的查找时间复杂度就是O(1)了。为了这个目标,通常将散列表的空间设置的比查找表集合大。

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Bootstrap行

在Bootstrap中,行(Row)(Column)是构建响应式网格布局的核心组件。它们允许我们创建灵活的网格系统,以便在不同的屏幕尺寸下进行布局。...(Column)(Column)是行的子元素,用于将内容放置在网格布局中的特定位置。通过指定的宽度偏移量,我们可以控制内容在不同屏幕尺寸下的布局。...在这种情况下,.col-6表示每个占据行的一半宽度,因此左侧右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12的网格系统。...除了指定的宽度,我们还可以使用偏移量(Offset)排序(Ordering)类来调整列的布局。偏移量类用于在行中创建空白,而排序类用于控制的顺序。...每个包含一个卡片(.card),其中有博客文章的标题内容。通过使用行,我们可以创建具有自适应布局的网格系统,以适应不同屏幕尺寸的设备。

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最大子问题

今天来讨论一个很基础的算法问题,数列的最大子问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的,算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...常用方法 首先,最大子这个问题有一个众所周知的办法,即为每次从数列的开头i,往结尾N累加,当加至结尾时,由i+1再次累加,直到N-N。...而这时,分别去求他们的子,并且在求算左半边右半边的子之后,把跨越二分边界的子也求解出来。比较左半边的最大子,以及右半边的最大子,以及跨越边界的最大子。...取出最大的那个数,即为整个数列的最大子。 这是一种很常用的算法思想,可以先看代码来理解一下。...在线处理 这个问题有个最简单的算法,叫在线处理法,遍历数列的时候,顺便累加,每次累加的若是小于0,那么我们可以认为最大子为负数时,一定不会让后面的部分增大了,所以就可以把它丢弃,重新置当前的sum

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性能优化-如何选择合适的建立索引

3、如何选择合适的建立索引 1、在where从句,group by从句,order by从句,on从句中的添加索引 2、索引字段越小越好(因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的,数据存储的越多,...2、利用索引中的附加,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两的索引 不同于使用两个单独的索引。...复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。...如果您知 道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,电话簿将没有用处。 所以说创建复合索引时,应该仔细考虑的顺序。...对索引中的所有执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意执行搜索时,复合索引则没有用处。

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Python Pandas 对行进行选择,增加,删除操作

一、操作 1.1 选择 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2..., 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...# 除了 index 数据,还会显示 列表头名, 数据 类型 运行结果: a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 1.2...del pop 函数) d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3...行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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表格头部固定表格固定

比如说表头固定,当网页滚动的时候,表头自动固定到网页顶部,这样很客观的展现了每的内容。...表头固定固定,需要用到jQuery DataTables(我不是前端大神,就懒一点,用下框架,偶尔用下框架,开发时间也节省了嘛,嘿嘿 ^_^),没错,又是我前面介绍的DataTables,我对这框架是情有独钟啊...,我觉得是万能是表格插件,从简单到复杂,从客户端到服务器,从数据到Excel导入,平时我们基本上会用到的,它都能实现,并且不需要你些繁琐的javascript后端代码,它都轻松搞定。...表头固定固定是jQuery DataTables里的两个独立的扩展插件,下面我们就分别说说: 表头固定 1.下载并引入jscss样式扩展 dataTables.fixedHeader.min.js...rightColumns: 1//表格右边固定数 } } ); } ); 大功告成,是不是特别简单啊?

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数栈技术分享:解读MySQL执行计划的typeextra

除了systemconst之外,这是效果最好的关联类型。 4、ref 与上面相反,如果执行计划的某一步的type是ref的话,表示这一步的关联是非唯一索引。...4、using sort_union(indexs) 比如当执行下面语句: ​ Snamesphone列上都有索引,这时执行计划的extra项就会显示using sort_union(i_sname...这时就会从A表中取10行数据拿出来放到用户的join buffer空间中,然后再取B上的数据join buffer中A的关联进行关联,这时只需要对B表访问一次,也就是B表发生一次全表扫描。...如果join buffer中的10行数据关联完后,就再取10行数据继续B表关联,一直到A表的所有数据都关联完为止。 从上面可以看出来,这种方式大概效率会提高约90%。...数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在githubgitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据

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X86指令格式(操作码指令解释)

操作码 1.主操作码是 1、2 或 3 字节.其中2字节操作码三字节操作码都在0F开头,但是二字节的SIMD opcode是一个强制前缀+0fh+一字节的操作码: 一字节操作码示例: 操作码 指令...至于汇编成哪个二进制形式,这是汇编器的选择。这个类型的指令是6个字节。...那么,Base, ScaleIndex是如何确定的呢?手册上同样有一张表(又是巨大的表): 是Base,行是Index*Scale,例如[ecx+4*eax] 就是0x81。...冒号左侧的值是一个16位选择器,或是代码段寄存器的目标值。冒号右侧的值对应目标段中的偏移量。...冒号左侧的数字对应指针的段选择器。右侧的数字对应它的偏移量。 m16&32、m16&16、m32&32 - 由成对的数据项组成的内存操作数,其大小分别在号 (&) 的左右两侧指出。

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GaussDB Hash表分布选择原则及数据倾斜检测

Hash分布表的分布选取至关重要,需要满足以下原则: (1)值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布,如在人员信息表中选择身份证号码为分布。...(3)在满足前两条原则的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。...(4)一般不建议新增一专门用作分布,尤其不建议新增一且用SEQUENCE的值来填充做为分布,因为SEQUENCE可能会带来性能瓶颈不必要的维护成本。...对于Hash分布表策略,如果分布选择不当,可能导致数据倾斜,查询时出现部分DN的I/O短板,从而影响整体查询性能。...除此之外,可以使用函数table_skewness()table_distribution()查询指定表的数据倾斜情况。

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R语言第二章数据处理①选择

主要介绍几个基于 tidyverse 的函数: select():将一或多提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除。 select_if():根据特定条件选择。...例如可以使用此函数选择,如果它是数字。...辅助函数 - starts_with(),ends_with(),contains(),matches(),one_of():根据名称选择/变量 根据的位置选择或者根据的名字选择 #选择第一到第三...my_data %>% select(1:3) #选择第一第三 my_data %>% select(1, 3) my_data %>% select(Sepal.Length, Petal.Length...) my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length) 还有其他函数同样可以用于选择,包括根据首字母,尾字母,包含某字符,或者根据该的属性选择 # Select

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SQL中的行转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列转行的问题,可以说这也是一道经典的SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的: 在长表的数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一行,那么直觉想到的就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课的成绩汇总,但现在需要的不是所有成绩汇总,而仍然是各门课的独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程的逆过程,所以其思路也比较直观: 行记录由一行变为多行,字段由多变为单列; 一行变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积的过程,其实也可以看做是复制;...course;第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一的取值,然后将其命名为score。

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