这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
对于周期表的生命周期管理,一直以来是一个不被重视的环节,听起来有些拗口,所谓的周期表就是类似日表分区表那样的数据表,在MySQL中我们和业务方算是达成了共识,把需求引导过来后,需求如雨后春笋一般都冒出来了,所以在管理中也发现了很多的潜在问题。
想对表中的值进行排名,然后将结果集转置为 3 列。这样做旨在分别显示前 3 名、接下来的 3 名以及其余各行记录。例如,表中记录如下:
前面我们介绍了Power BI 是什么,今天介绍如何用Power BI 获取数据。
工作之中,一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成,其实微软给我们开了个玩笑,它将一些好用的功能给隐藏起来了,比如“数据分析”,“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现,原来微软是提供这两个工具栏的,想想以前,真是被骗了好久……
昨天处理了一个业务同学的数据需求,简单来说就是对一张大表做一下数据清理,数据量在8千万左右,需要保留近一个月的数据,大概是400万左右。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式,所以我们还需要转成Table格式。
今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化! ▽ 我们在做数据搜集整理的时候 通常会遇到要将原始数据做转置处理 如下图案例所示 这是一张典型的一维表 纵向的列代表某一个属性 横向的
计算机语言中,一般使用二维数组存储矩阵数据。在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同或许多值为零的数据,且分布有一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵。
有朋友在问Power Query到底有哪些限制,特从微软官网搜罗到以下内容,也算作做个记录备查。
PHP数据结构(五)——数组的压缩与转置 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构,二维数组可以有两种存储方式:一种是以行为主序,另一种是以列为主序。 2、当数组存在特殊情况时,为了节省存储空间,可以进行压缩存储,把相同值并有规律分布的元素只分配一个存储空间,对于零元素不进行存储。 有两种情况可以进行压缩存储——特殊矩阵与稀疏矩阵。 3、当数组为特殊的矩阵,例如数组为n阶对称矩阵(满足aij=aji)。对于该类型矩阵,可以只存储一半的数值加上对角线的内容,一共需要分配
在使用excel中,我们经常碰到复杂的数据以及不规律的数据,所以只能把数据进行处理之后才能去进行分析。本文将带领大家开启数据处理的干货分享。快来跟小编一起探索吧。
今天要跟大家分享两个经常会用到的函数——替换与转置函数! ▽▼▽ excel中的替换函数有两个:substitute/replace 转置函数:TRANSPOSE 替换函数: substitute函数的语法格式 =substitute(text,old_text,new_text,[instance_num]) =substitute(需要替换的文本,旧文本,新文本,第N个旧文本) 这里的最后一个参数[instance_num]是指定需要替换第几次出现的重复对象,一般可以省略(因为我们通常都是替换全部的目
最近在论坛、群里面经常看到有人问数据转置相关的问题,那么今天小编就在来说一说数据集的转置,之前虽然也写过proc transpose相关的推文,那么今天我还要写...不仅仅要写这个!我还要写小编在数据转置上的成长历程...
文章目录 4. 串与数组 4.1 串概述 4.2 串的存储 4.3 顺序串 4.3.1 算法:基本功能 4.3.2 算法:扩容 4.3.3 算法:求子串 4.3.4 算法:插入 4.3.5 算法:删除 4.3.6 算法:比较 4.4 模式匹配【难点】 4.4.1 概述 4.4.2 Brute-Force算法:分析 4.4.3 Brute-Force算法:算法实现 4.4.4 KMP算法:动态演示 4.4.5 KMP算法:求公共前后缀 next数组 -- 推导 4.4.6 KMP算法:求公共前后缀 next数
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法,方法中有个bins参数来指明区间
许久没写公众号了,日前有人留言询问最近有无更新,于是小编就来更新了。今天小编打算给大家分享一下SAS实现交叉表的自动输出,交叉表是临床试验编程中非常常见的一种表格的类型,实现起来的程序也还是比较简单的。
行序:使用内存中一维空间(一片连续的存储空间),以行的方式存放二维数组。先存放第一行,在存放第二行,依次类推存放所有行。
我们知道,如果我们直接导入的话会破坏原来的格式,因为在导入时会自动把原来的数据转换成超级表,就会产生这种结果,这样就破坏了我们原来的数据样式了。
之前有了解到,如果要合并多个表格,前提条件就是要标题进行统一, 在上一个例子中,实现了列的顺序一一对应的情况下,通过降低标题行来使得字段名称一直,并通过添加索引来对是否是标题行进行判断,这个的前提条件是列的顺序是需要一致的,如果不一致则会导致合并错误。
这次博文写的有点长,因为我得构思,所以今天晚上(11.10)写一点,另外还有个重要的任务,因为再过40分钟就是剁手节了,过了今晚我不止是一个光棍,更是一个穷光棍、、、、我该怎么办。。。求拦截。
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC
最近在开发施工物料管理系统,其中涉及大量的物料信息需要管理和汇总,数据量非常庞大。之前尝试自己通过将原始数据,加工处理建模,在后台代码中通过分组、转置再显示到 Web 页面中,但自己编写的代码量非常大,而且性能很差简直无法忍受。后来使用了矩表控件非常好的解决了需求,本文主要介绍之前如何通过代码将数据展现在页面中,以及使用矩表控件创建行列转置和动态列表格,并显示在网页中。 一、通过代码将数据展现在页面的步骤 1.行列转置代码片段: public static DataTable GetCrossTable(D
从各系统导出的数据无法完成所需要的统计分析,需经过转换后形成标准Adam数据方可进行分析。涉及到数据集名称、变量名称、变量标签、变量值。例如ab表的拼接:
文章背景:工作中,有时需要获取数据源的信息,临时存储在数组中,然后再将数组中的数据传递到目标工作表中。其中主要用到Resize函数,WorksheetFunction.transpose函数和WorksheetFunction.Index函数。
所谓转置数据,就是将数据从水平转变成垂直,或者从垂直转变成水平。换句话说,在Excel工作表中,将行中的数据转变到列中,将列中的数据转变到行中。下面将展示3种转置数据的方法:
前面小编写了SAS-交叉表的自动输出。今天小编打算分享不良事件中常见统计分析表格的几种样式,及自动生成的SAS程序与编程思路。嗯,关于不良事件的分析,常见均是对SOC/PT的例次、例数进行分析。
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置。dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
源 =Excel.Workbook(File.Contents("C:\Users\Administrator\Desktop\PositionOf.xlsx"),null, true),
大海:嗯,这种情况处理起来稍为复杂一点点,不过也不难,都是一些基础操作的灵活运用。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
- 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 📷
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的,被称为一维表。为了方便浏览打印美观,很多人会把重复姓名合并单元格,如下面右图(合并单元格只是格式美观,对数据清洗反而是一大障碍,会耗费额外时间精力)
pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能,准确地说就是转置
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。
串(String)是零个或多个字符组成的有限序列。一般记作 S=“a1a2a3…an”,其中S是串名,用双引号括起来的字符序列是串值;ai(1≦i≦n)可以是字母、数字或其它字符。串中所包含的字符个数称为该串的长度。
小勤:大海,公司有个数据本来应该2列的,他们分成好多个2列并排着录了,后面数据统计可麻烦了,怎么转成规范的数据啊?
创建紧密代表输入语言语义的方言可以实现MLIR中的分析、转换和优化,这些分析、转换和优化需要高级语言信息,并且通常在语言AST上执行。例如,clang在C++中执行模板实例化时有一个相当复杂的mechanism。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
这里留个疑问,因为目前来看,列名都是一一对应的,如果列名不一致的话,如何进行处理呢?可以先行试着操作下。
我们都知道CTRL C, CTRL V 但是我们有时候并不是要完全的粘贴 我们可能只是要粘贴这个值,去掉公式 或者只是要粘贴这个格式 或者是要横竖转换 这时候你要用到选择性粘贴 首先 还是先告诉你们
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
本期和大家分享DataFrame数据的处理~ 一、提取想要的列 第一种方法就是使用方法,略绕,使用.列名的方法可以提取对应的列! 第二张方法类似列表中提取元素!本方法是我们将来比较常用的方法。 需要说
先说一个前段时间发过的文章《数据都堆在一列里,2种操作解法及1种函数解法(含视频)》里面涉及的一个小问题。
非转置: data.isnull().any(),得到的每一列求any()计算的结果,输出为列的Series
在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise separable convolution)。 举个例子,假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积,这样每个卷积核需要3×3×16个参数,得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据,是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积,然后叠加每一个通道对应位置的值,使之变成了单通道,那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
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