背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...数据分列 如何真正的将整列数据都更改为文本格式，我们就需要用的数据分列的功能。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列 第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头
原理是借助行数较多的一个系统视图sys.all_columns与自身做cross join，以得到大量现成行数，详情请见回复。...最终实现如下： /*---------------------- 函数：生成行 0.01 Author:AhDung Update:201412310925 ----------------------...------------原文：201412311300------------ 作用：传入整数x，返回一张x行的表，只有一列RowNo，存储各行序号。...上代码： /*---------------------- 函数：生成行 0.01 Author:AhDung Update:201412310925 ----------------------*/...、2变4、4变万物……，每一圈后@t的行数都是上一圈的2倍，直到行数x2大于所需行数（@num）前打住，即要把行数控制在小于等于@num的范围内，最后从现有行中抽取一部分补齐所差的行。
文章目录 前言 哪些场景会造成行锁升表锁？ 如何避免? 如何分析排查?...后面如果有需要了, 直接能找到这里来看. ---- 哪些场景会造成行锁升表锁？ 兵法有云：知己知彼，百战不殆！...展开来说： 无索引 例如, 下面这个sql的 remark列 不是索引列, 如果按remark更新就是无索引更新. update ct set abc = 1 where remark = '阿根廷...对于索引失效列几个常见的场景简单说明一下： 复合索引未遵循最左前缀原则 例如，我新建一个复合索引：abc列 和 name列，如下： ALTER TABLE `lock_test`....前面两文咱们说的都是基于可重复读(RR)事务隔离级别，因为引入了间隙锁(Gap Lock)，所以情况变的复杂, 而在RC下, 情况变的简单. ---- 如何分析排查?
/var/log/btmp 第一列，用户名； 第二列，终端位置，/pts/0 (伪终端)意味着从诸如ssh或者telnet的远程链接的用户，tty(teletypewriter)意味着直接连接到计算机或者本地链接的用户...； 第三列，登录的ip或者内核。...第四列，开始时间； 第五列，结束时间(still login in 还未退出 down 直到正常关机 crash 直到强制关机)； [root@linux-server ~]#lastlog...messages-20200805 messages-20200806 参数解释： prerotate/endscript - 在转储以前需要执行的命令可以放入这个对，这两个关键字必须单独成行...postrotate/endscript - 在转储以后需要执行的命令可以放入这个对，这两个关键字必须单独成行
照搬上面的推导公式，并添加Z坐标的变换关系(实际是没有变)，然后改写成矩阵形式，红色方框即为绕Z轴的旋转矩阵。 ?...2.4 助记 对于单位矩阵，绕哪个轴旋转，哪一列不用变，然后将二维旋转矩阵替换对应的4个位置，注意，绕Y的旋转矩阵看起来与另外两个不同，它的-sinβ是在左下！ ?...3.2 书写形式 上面的向量的坐标都是按照列的形式书写，如果是换成行的形式表示，则旋转的矩阵形式被转置了一下，同时矩阵在行向量的右边进行相乘。 ?
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 今天从两个需求来看看数据分列功能，由于 Excel 自带功能比较弱，在处理稍微复杂的需求时会显得力不从心...本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...如下： - 选中需要处理的列 - 功能卡"数据"，"分列"按钮，即出现设置弹窗 - 选"分隔符号"，点击下一步 - 左上部分，勾选"逗号"，点击下一步 - 最后看到结果预览，没问题，直接点击完成...当然也支持： - 一句搞定 总结 - Series.str.split() ，对文本列分割 - expand 参数指定是否扩展为列 - DataFrame.explode() ，对序列的列扩展成行
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种： 算术运算，比如加减乘除运算。...************** [[ 40 19 0] [245 240 19] [101 209 186]] 从上面的结果可以看出，其实执行结果不同，只是因为两种相加方式对于uint8类型数据超过...而Linux图中的白色部分，本身已经是255了，在加上windows中非0的颜色像素，更会超过255，由于OpenCV中将其设置为255，因此还是白色。...Linux中黑色部分像素值为0，0减去windows中彩色部分变为负数，OpenCV中将其变为0，因此大部分都是黑色，但是在Linux中白色部分，像素值为255，而对应的windows部分值为0 - 255...由于相除让结果变的都比较小，所以实际使用中使用的很少。
目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能 ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...的Series集合 创建 DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示： 自动生成行索引 ...DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...DataFrame除了能创建自动生成行索引外，还能自定义生成行索引，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([(...“del 数据”的方式进行，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。
❝在数据分析的海洋里，行列转换是最常见的数据变形术 - 让横着躺的数据立起来，让竖着站的数据躺下去。 当我们面对成绩单、销售报表...这样的数据时，经常需要这样的转换来满足不同的分析视角。...90 | 85 | 82 | > +--------+--------+--------+--------+--------+ > 3 rows in set (0.02 sec) 列转行...列转行实际使用中，我们还有很多场景要把数据从列转成行，下面我们来看一个例子，这个例子中每行是一个学生的，语文、数学、英语、政治的成绩。...> 12 rows in set (0.02 sec) 然后对这个上面的 arr 字符串，借助于 Doris 提供的 SPLIT_BY_STRING 函数来完成字符串转数组的动作，最后遍历数组完成列转行的效果...无论是把行变列，还是让列变行，Doris都能帮我们轻松应对。下次遇到数据需要"转身"时，不妨试试这些巧妙的方法，相信会给你带来耳目一新的体验。
例如：表格中的标题列名称可能会进行变化，但是位置不会变，那此时就可以使用变量参数来进行，而不是直接使用列名称来进行操作，如图3所示，此时不管第2列的标题改为什么，只要第2列是代表数字的，这样使用动态参数都不会产生错误...例如：要把成绩放到最后一列，甚至都不清楚列的数量及列的名称的情况下来实现操作。 ? (六) 删除数据列 删除列以及选择列都是属于删除数据的一种操作。...(七) 拆分数据列 在进行列的拆分时，大部分会使用类似Excel中的分割功能，把数据分割成多个列，但是其中会有一个问题就是如果后续更新的数据需要拆分的列数量不一致就有可能会漏拆分，如图13所示拆分成如图...但是如果下次的数据比本次所拆分的更多，那在刷新时就无法进行同步更新，就会出错。此时最好的做法就是把数据拆分成行，这样就能避免固定的列的限制，如图15这样的操作。 ?...(八) 合并数据列 在合并数据列的时候也需要注意一点，组合的列必须是文本列，如果是其他格式会自动转换成文本格式，如图16所示，如果合并的只是文本，会直接合并。
---- ---- 我们来看看数据： 注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。 由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。 此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...df.columns=cols ， 表示更新 df 的字段 df['num'].astype('float').astype('int') ，顺手把 num 字段的小数变整数。...---- ---- 再次看看 数据，一切正常： ---- 填充缺失 下一步就是把前2列的 nan 给填充正确。...pandas 中通过 stack 方法，可以把需要的列索引转成行索引。 用上面的数据作为例子，我们需要左边的行索引显示每天上下午的气温和降雨量。...---- ---- 看看现在的数据，如下： ---- 剩下的工作则非常简单，主要是把班级和内容分成2列。
重新排列表格型数据的基础运算称之为重塑reshape或者轴向旋转pivot stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 重点知识...stack和unstack的用法 如何实现行和列的位置互换 ?...层次化索引 MultiIndex 数据分散在不同的文件或者数据库中 层次化索引在⼀个轴上拥有多个（两个以上）索引级别 低维度形式处理高维度数据 import pandas as pd import numpy...res = data.stack() # 列转成行 res state number Inhio one 0 two 1...左边的表格类似于是Excel或者MySQL中的存储形式，通过轴向转换变成右边的DataFrame型数据。
逆透视列操作主要针对的是有多列数据的表单，这类表单的特点是一般有一个主列，该列中数值多数情况下都是非重复值；而其他数据列类型基本相同，其数值都是对主列中数据某一属性的描述。...对于这种有一定汇总关系的表单，可以将主列外的其他多列数据合并成一个列，即将列转换成行，然后将主列中原始值扩展成多个重复数值与合并后的新列产生对应关系，以便进行后续分析计算。...该操作意味着对当前选中的列进行逆透视操作，列中数据将被转换成行，未选中列保持不变。...因此，当数据源中出现新列时，也不会被进行逆透视操作。 2 透视列 透视列操作是将列下所有的N个非重复数据转换成N个新列，然后对原始数据进行汇总合并来计算新列中的每一行值。...也就是说，透视列有将行数据转换成列数据的能力。 针对上面逆透视其他列得到的表单，选中季度列做透视列的操作。
写在前面 作为处理数据的新手，我们拿到数据的时候，对于数据的处理最常见的工具还是excel。这几天就给大家介绍几个在数据处理当中经常用到的excel函数。...比如我们想要求一下这一列数据的均值就可以使用AVERAGE函数。 ? 在这里需要注意的时候，每一个函数都是有一个自己的名称的。所以我们在使用的时候需要知道名称就可以来调用。...因为索引分成行和列。所以我们想要绝对引用的时候也可以分成行和列的绝对引用。如果我们把A1变成A1的话。那就说明我们在拖动的时候列不变但是行会发生变化。 ? 同样的，如果我们想要行和列都不变化。...当我们行和列绝对引用的时候，那么不管是向右还是向下拉动返回的都是A1位置的内容。 ? 以上是我们在用excel函数的一些基础。这些是我们在用函数的时候经常会碰到的问题。...从明天开始我们就来介绍几个用来处理数据的常用函数吧。
脚本中常用的参数替换 xargs 命令进行实践学习，从而实现更加强大的参数传递和多进程并行执行Linux命令或脚本等 0x02 参数替换 xargs 命令 - 将标准输入中的数据转换为命令行参数 描述...由于很多命令不支持|管道来传递参数，此时就需要 xargs 命令的帮助，它可以读入stdin 的数据，并将格式化（空格符、回车符进行分隔）后的数据作为命令的参数，还可以将单行或多行文本输入转换为其他格式...，例如，多行变单行以及单行变多行，后续实践我们会介绍到。...工具功能: 将管道或标准输入（stdin）数据转换成命令行参数，也能够从文件的输出中读取数据。 将单行或多行文本输入转换为其他格式，例如多行变单行，单行变多行。...# 批量运行命令前交互式提示 -s, --max-chars=MAX-CHARS # 最多将命令限制为MAX-CHARS -o, --open-tty # 在执行命令之前，在子进程中将
多用户和多线程：MySQL支持多个用户同时访问数据库，并且可以处理多线程查询，这使得它非常适合网络应用。跨平台：MySQL可以在多种操作系统上运行，包括Linux、Windows和macOS。...表格（Table）数据库中存储特定类型数据的结构，由行（记录）和列（字段）组成行（Row）/记录（Record）表格中的单条数据，每一行都包含列的一组值。...列（Column）/字段（Field）表格中的一个属性，所有行在该列中都有对应的值。主键（Primary Key）表中用于唯一标识每条记录的字段或字段组合。...权限（Privileges）定义了用户可以对数据库执行哪些操作的规则。备份（Backup）创建数据库的副本，以便在数据丢失或损坏时恢复。恢复（Restore）将备份的数据重新导入到数据库中。...三、安装在Linux上安装MySQL：更新包管理器：打开终端，首先更新你的包管理器，以确保你安装的是最新版本的软件包。
我们如果在某个表里面，如何让其中某列的其中一行数据，只是显示一次呢？...我们先将5017学生的重复数据去除 Step 2 MIN()和Group By 我们将想要只显示一条数据的列进行MIN()或MAX() 【根据字母大小显示第一条】 Group By后面跟着所有除去MIN...()那一列的数据即可。...=COUNTIF(E2: Step 4 PIVOT 最后，我们需要将邮箱从列变成行 Select * From ( Select DISTINCT StudentID ,Last_Name ,First_Name...,Gender ,GradeLevel ,Class ,Pupil_Email /** 我们需要将关系，从表中隐藏，这样才能在PIVOT中将行变成列 **/ --,Relationship ,MIN(
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...用于连接的列名，默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式...'occupation']).mean() 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行...，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
(三)把原数据和字段作为表格导入到Power Query。 ? (四)对地址信息表添加索引，这个是为之后分组依据做准备。 ?...(五)通过字段列表对文本进行分割成行，之后进行一些格式的调整，例如对于文本进行修整，筛选掉空行。...分割时需要注意的几个地方 分隔符 因为在一个文本中多次出现，所以需要选择每次出现 拆分成行，而不是列 使用的是这个函数Splitter.SplitTextByEachDelimiter 拆分条件是字段列表...对文本数据进行一些调整 ?...先选择查询表，然后点击数据菜单中的属性按钮进行相应调整即可。 ?
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