加入复杂的pandas表 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

提取超复杂表的DDL

导读在学习mysql的表结构的时候, 会接触到各种数据类型, 各种索引, 那么把它们都柔和到一起会怎么样呢?...分区表和空间坐标有空间坐标字段的时候是不支持分区表的, 会报错ERROR 1178 (42000): The storage engine for the table doesn't support GEOMETRY...就挺离谱的...复杂表的DDL提取所以我们的复杂DDL是不包含分区的..., 由于测试版本是8.0.28和5.7.38 所以也不支持向量类型..., 前缀索引也忘了...好了, 来看看这个超复杂的DDL...尤其是某些情况只剩数据文件的时候, 就非常需要数据文件对应的DDL了.该DDL比较复杂, 但不难, 我就不解释了.在5.7环境提取DDL在mysql 5.7环境下, 表的元数据信息是放在.frm文件中的...其实有个on update忘了写, 写本文的时候顺便补上了 -_-总结太复杂的表(含不常用的功能) 很难解析. 建议不要整那么复杂的.

4073 0

玩转Pandas透视表

数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 1....保存透视表数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = "....备忘单为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 ?

4.1K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用Pandas读取复杂Excel表单

传统企业里，Excel仍然是数据存储，报表生成和数据分析的主力军，随着数据体量的增长，和数据分析、挖掘，BI更进一步需要，如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。...今天讨论的就是几个比较特殊的表单形式， ? (图1） ? （图2） ? （图3）碰到上面的这几种形式，你会怎么做？...这里我介绍下我的做法，第一个和第二个图都是多行表头的形式，pandas的read_excel运行指定从指定行开始读取（就是忽略某些行）以及指定哪些为表头， import pandas as pd 图...Pandas不仅仅可以方便读取上面的复杂格式数据，也提供了非常丰富的数据转换函数， ? ? ? ? ? ?...有兴趣的同学可以详细阅读这篇文章，代码为主，https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html

5.5K3 2

复杂表源的清洗方法

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。...那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源，就需要反过来将二维表转为一维表，即为“逆透视”（Unpivot）。 02 核心技能：逆透视所有复杂报表，本质上都是不同维度的叠加。...03 进阶：2*2维表由于同一平面是个二维空间，所以我们常接触到的比二维表更复杂的多维表，实际是在横纵两个方向上，分别添加多个维度。比如横纵各有2个维度，就是一个2*2维表。...经过这几步，复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了！我们就可以愉快地通过逆透视得到下图所示的一维表。最后一步，分别把上图前两列分列即可大功告成！...04 上述基本解决思路可以扩展到M*N维复杂表源的清洗。公众号后台回复【复杂表】，可获得本文的示例以及下图3*3维表文件。欢迎小伙伴来挑战~~

2.1K2 0

pandas透视表分析

请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。...pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。...3 数据透视表分析简单的透视表，指定DataFrame里面需要透视的一个index，以Name为index做透视表。...请思考：透视表默认的计算逻辑和展示方式是什么？在数据框中选择多个index做透视表。...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。

2.2K2 0

实验3.2 复杂的单表查询

一、实验目的熟练掌握SELECT查询语句中的Group by 子句、Having子句的用法，以及汇总函数的使用。...三、实验设备安装有SQL SERVER 2000的计算机。...四、实验示例 1、统计表中员工的薪水在4000-6000之间的人数 select *from employee where salarybetween 4000 and 6000; 2、计算'P0001...在员工表employee中统计员工人数。 Select count(*) From employee 2. 统计各部门员工的员工人数及平均薪水。...显示sale_item表中每种产品的订购金额总和，并且依据销售金额由大到小排列来显示出每一种产品的排行榜。

1K3 0

Pandas透视表及应用

Pandas 透视表概述数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...全国销售订单数量表.xlsx 每月存量，增量是最基本的指标，通过会员数量考察会员运营情况 # 加载数据 import pandas as pd custom_info=pd.read_excel(

2311 0

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。

3.9K1 0

pandas系列7-透视表和交叉表

透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 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...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。...examples\tips.csv") df.head() # 目的：展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # 交叉表crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts =

1.2K1 1

一文搞定pandas的透视表

透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....图形备忘录查询指定的字段值的信息当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中高级功能 Status排序作用的体现不同的属性字段执行不同的函数查看总数据，使用margins=True...解决数据的NaN值，使用fill_value参数 4.使用columns参数，指定生成的列属性使用aggfunc参数，指定多个函数使用index和values两个参数只使用index参数...建立透视表不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序设置数据

1.3K1 1

Pandas 透视表（pivot_table）

英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python.jobbole.com/81212/ jupyter...演示：http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址：http

8773 0

常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度表

1.2K2 0

一文看懂pandas中的透视表

一文看懂pandas中的透视表读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?

8263 0

Pandas实现Excel数据表的连接操作

Pandas用于两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。...话不多说，直接上代码吧准备数据，导入模块import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],...NaN8522022-01-04G100623齐七NaN8522022-02-04G101124冯亮NaN8522022-04-19G102625王云NaN8522022-03-06G1021df1表里需要匹配的姓名里...，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容【小结】可以对比下我们SQL里面的表连接的各种操作，很容易就理解了。

8981 0

一文看懂 Pandas 中的透视表

一文看懂 Pandas 中的透视表透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序建立透视表...不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中查询指定的字段值的信息 ?

1.9K3 0

5分钟了解Pandas的透视表

然而，数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。 Pandas 数据透视表提供了一个强大的工具来使用 python 执行这些分析技术。...如果你是excel用户，那么可能已经熟悉数据透视表的概念。Pandas 数据透视表的工作方式与 Excel 等电子表格工具中的数据透视表非常相似。...数据透视表函数接受一个df，一些参数详细说明了您希望数据采用的形状，并且输出是以数据透视表的形式汇总数据。在下面的文章中，我将通过代码示例简要介绍 Pandas 数据透视表工具。...数据透视表可与 Pandas 绘图功能结合使用，以创建有用的数据可视化。...它们今天仍在广泛使用，因为它们是分析数据的强大工具。Pandas 数据透视表将这个工具从电子表格中带到了 python 用户的手中。本指南简要介绍了 Pandas 中数据透视表工具的使用。

1.9K5 0

在pandas中使用数据透视表

什么是透视表？经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...总结本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

2.8K4 0

在pandas中使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息：而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...、列：参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富：如何使用pivot_table?...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。

3K2 0

对比Excel，学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display...① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display...销售数量之和”与“货号计数” ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx

1.6K2 0

对比Excel，学习pandas数据透视表

Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display...① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display...销售数量之和”与“货号计数” ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx

1.7K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭