本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
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。
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:
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
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:
作者简介:牛超 10多年数据库技术积累,长期从事ORACLE数据库管理与开发工作。精通企业级数据库应用设计、SQL、算法实现、异常分析、性能优化。目前就职于日立咨询(中国)有限公司。Mail:1
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:
这一篇推文,是想要解决以下3个问题: 取消合并单元格怎么快速填充? 合并单元格如何完整筛选? 透视表如何合并单元格,如何快速填充? 假设这就是你一开始的表 下一步你想要插入透视表,居然可以插入! (好
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)。
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告,你会发现让你眼前一亮,本月更新已经使用了新的主题,而且不止一个哦,增加了很多。如果你是一个主题设计师,你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个,罗叔预测在主题的设计上,微软会提供设计器,而不是停留在手工编写 JSON 的,这不符合微软的调性。当然,对于 JSON 格式的编写,罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新,罗叔需要强调一个重点:DAX 驱动可视化(首发理念,参考此前可视化类高级文章)。 DAX 驱动可视化指的是,表面上你在拖拽设计可视化,但由于拖拽本身的限制,导致设计者无法完全控制报告的展现,因此,微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化,这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节,在这方面,罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是,这块的内容由微软的实习项目实现,也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。
官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/language-reference 代码完成后:工具-vbaproject属性-保护-查看时锁定-密码
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
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。
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
今天跟大家分享有关数据透视表入门的技巧! 数据透视表是excel附带功能中为数不多的学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快的良心技能! 对于日程的排序、汇总、转换、提取等,他都可用统统拿下,替代了很
具体操作如下:在“插入—推荐的透视表”,这里用Excel2013的透视表的推荐功能直接生成,注意此功能只有在Excel2013以上版本才有。
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。
在Excel中,数据透视表是一个非常强大的工具,而且非常适合普通人使用,不需要有什么高深技巧,通过一些拖拽操作就能够完成较为复杂的数据汇总、分析等操作。
大海:就在菜单里点两下就好,比如不要分类汇总了,直接在菜单【数据透视表工具】-【设计】里:
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。
Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。 目前Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。
Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
前段时间,我写了文章《开始用Power BI?别急!这几个选项配置值得注意!| PBI实战》,其中,提到了关于缓存、自动检测数据类型、自动关系、自动日期等设置的调整。
小勤:我知道了,其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了,就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头,想合就合,想套就套》里说得很清楚了哦。
最近发现好多软件号写起了Excel文章,哈哈哈,这是咋啦?作为一个数据号,咱也分享一些Excel技巧吧。
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。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时,Excel没有提供相应的内置函数,必须编写数组公式,其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
首先,数据透视表双击出明细生成的就是一个标准化的“表格”(现网上也称为“超级表”),对于超级表的操作,如果你熟悉它,会觉得它非常好用, 如果不熟悉,你可能会觉得它没有Excel原来的普通表方便。前期我曾写过一些文章,有兴趣的可以回头看看:
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?
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
在数据分析过程中,图表是最直观的一种数据分析方式,数据透视表具有很强的动态交互性,而Excel也可以根据数据透视表创建成同样具有很强交互性的数据透视图,而且,直接通过普通表格创建数据透视图,也将同步创建一张数据透视表。
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:
导语:数据分组汇总比较在日常数据快速分析过程中非常有用,在Excel里可以直接在透视表上进行操作,但Power BI里的操作有一点点儿不同。
Seal Report是.Net的一个基于Apache 2.0 开源工具,完全用C# 语言编写,最新的6.6 版本采用.NET 6,github: https://github.com/ariacom/Seal-Report。Seal Report提供了一个完整的框架,用于从任何数据库或任何非SQL源生成每日报告。该产品的重点是易于安装和报表设计:一旦安装,报表可以在一分钟内构建和发布。
👆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
阅读目录 概述: 一、事务 二、锁 三、阻塞 三、隔离级别 四.死锁 以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 【T-SQL基础】01.单表查询-几道sql查询题 【T-SQL基础】02.联接查询 【T-SQL基础】03.子查询 【T-SQL基础】04.表表达式-上篇 【T-SQL基础】04.表表达式-下篇 【T-SQL基础】05.集合运算 【T-SQL基础】06.透视、逆透视、分组集 【T-S
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
原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有修改和更新将在简书上操作, 其他平台不作同步修改更新,因此建议阅读其他出处的文章时,尽可能跳转回简书平台上查看。 简书原文地址:https://www.jianshu.com/p/21b2ca8fd2b8
数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组, 使用agg方法, 传入要
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
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。
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’。
严格来说,SQL并不是一门编程语言,只是一个取数工具,与它的原意(结构化查询语言)比较贴切。和很多初学者一样,我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易,而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书(《Head First SQL》,《SQL必知必会》等系统性的书籍),也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试,更看过形形色色的SQL题目,然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后,每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导,我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题,其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧,今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧!
很多数据散落在很多工作表或者工作簿中,由于某项工作我们需要将这些数据做个汇总。比方,我们有以下三个工作簿
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云