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Excel按列排序和按行排序

文章背景:Excel二维表中记录着多行多列的数据,有时需要按行或按列排序,使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。...对于商品编号一列,存在文本型数字,因此,按列排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...分别将数字和以文本形式存储的的数字排序 首先排序的是数字,其次排序的是数字和字母混合的文本。...按行排序 视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0b78lyaaaaaapuabszbfqjpvaxwdabpaaaaa.f10002.mp4? 本例中,行一代表各个月份。...在进行按行排序时,数据区域不包括A列。在Excel中,没有行标题的概念。因此,排序前如果框中A列的话,A列也将参与排列,会排到12月份之后,而这不是我们想要的结果。

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SQL中的行转列和列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题,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。...01 行转列:sum+if 在行转列中,经典的解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...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,仅有一列记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...02 列转行:union 列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,列字段由多列变为单列; 一行变多行需要复制,列字段由多列变单列相当于是堆积的过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应的一个知识点是:在SQL中字符串的引用用单引号(其实双引号也可以),而列字段名称的引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录,这实际是由于在原表中存在有空值的情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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    使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

    在本文中,我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...− 创建一个函数sortingMatrixByRow()来对矩阵的每一行进行排序,即通过接受输入矩阵m(行数)作为参数来逐行排序。 在函数内部,使用 for 循环遍历矩阵的行。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn() 通过接受输入矩阵 m(行数)作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn()函数,方法是将输入矩阵,m值传递给它,对矩阵行和列进行排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix() 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。

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    MySQL中的行转列和列转行操作,附SQL实战

    在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。...行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....在每个子查询中,pivot_column部分是列的名称,value_column则是该列的值。例如,假设我们有一个表格记录每月销售额,字段包括年份、月份和销售额。...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景,能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中,可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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    在VSCode中调用Jupyterlab和R

    将JupyterLab集成到VS Code中,可以让你在一个统一的开发环境中完成代码编辑、调试和运行等操作,避免了频繁切换不同软件带来的不便。...拓展程序安装虽然目前我们能在Jupyterlab中使用R了,但是实际用的时候会发现代码补全和一些快捷键不方便,而Rstudio中各种辅助配置非常完善了。...这时候我们就需要VScode中的一些插件来方便我们写代码。我们直接在左侧的拓展中搜索R,然后安装即可。...总结总的来说,R语言的IDE中,Rstudio是最为常用和流行的。而JupyterLab则更多地被应用在Python数据分析领域。...在本文中,我们介绍了如何通过安装插件,在VS Code中远程连接服务器,并愉快地开始编写Python和R代码。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...返回索引列表,在我们的例子中,它只是整数0、1、2、3。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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    【DB笔试面试525】在Oracle中,行链接和行迁移有什么区别?

    ♣ 题目部分 在Oracle中,行链接和行迁移有什么区别?...♣ 答案部分 当一行的数据过长而不能存储在单个数据块中时,可能发生两种事情:行链接(Row Chaining)或行迁移(Row Migration)。...① 行链接(Row Chaining):当第一次插入行时,由于行太长而不能容纳在一个数据块中时,就会发生行链接。在这种情况下,Oracle会使用与该块链接的一个或多个数据块来容纳该行的数据。...② 行迁移(Row Migration):当一个行上的更新操作导致当前的数据增加以致于不能再容纳在当前块,这个时候就需要进行行迁移,在这种情况下,Oracle将会迁移整行数据到一个新的数据块中。...& 说明: 有关行迁移和行链接更多的内容可以参考我的BLOG:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2139126/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典

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    Python 再牛,在字符串排序上还是被 Julia 和 R 碾压

    然而,最初的调查显示,在对具有大量重复值的字符串进行排序时,与 R 相比,Julia 中的字符串排序较慢。...我来试试能不能比更快,还快 考虑到这一点,我想调研 Julia 进行字符串排序的速度,能否和 R 并驾齐驱,至少能够接近 R 在字符串排序中的表现。...此外,对于已在 SortingAlgorithms.jl 中实现的某些位类型(但不是字符串),存在 LSD 基数排序。 所以我已经实现了 MSD 和 LSD 变种的基数排序算法。...问题2:在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中,就可以使用基数排序对字节向量进行排序,这非常快。 但是还需要同时置换原始的字符串向量。为此,我编写了 sorttwo!...这可能表明我对 MSD 基数排序的实现不是最理想的。 为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快? 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。

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    合并列,在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别!

    有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...,“添加”一个新的列。...但是,最近竟然发现,“合并列”的功能,虽然在大多数情况下,两种操作得到的结果一致,但是他们却是有本质差别的,而且一旦存在空值(null)的情况,得到的结果将有很大差别。...原来,添加列里使用的内容合并函数是:Text.Combine,而转换里使用的内容合并函数是:Combiner.CombineTextByDelimiter。...当然,要学会修改,首先要对各类操作比较熟悉,同时,操作的时候,也可以多关注一下步骤公式的结构和含义,这样,随着对一些常用函数的熟悉,慢慢就知道在哪里改,怎么改了。

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    转:探索归并排序算法在文档管理系统中的优势和运用

    在现代社会中,文档管理系统扮演着重要的角色,帮助人们高效、方便地组织、存储和检索各类文档信息。而作为一个高效排序算法,归并排序在文档管理系统中具有许多优势和广泛的运用。...归并排序算法以其稳定性、高效性和扩展性闻名于世,成为文档管理系统不可或缺的一部分。本文将深入探索归并排序算法在文档管理系统中的优势和运用。...归并排序算法在文档管理系统中具有以下优势:稳定性:归并排序算法是一种稳定的排序算法,能够保持相等元素之间的相对顺序不变。在文档管理系统中,保持文档的稳定性对于准确的文档排序和管理非常重要。...版本控制:文档管理系统中的文档通常存在多个版本,需要进行版本控制和比较。归并排序算法可以用于合并和排序不同版本的文档,确保最新版本的文档被正确地整合和管理。...归并排序算法可以用于对归档或备份文档进行排序,以便更好地管理和维护文档存档。总的来说,归并排序算法在文档管理系统中具有稳定性和高效性的优势。它能够对大规模文档进行排序和整合,提高系统的性能和用户体验。

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    怎么在isort Python 代码中的导入语句进行排序和格式化

    保持空白:isort 能够保持代码中的空白行和注释,不会将其误认为是导入语句。自定义排序规则:用户可以根据自己的需求自定义排序规则。...如何安装或者引入 isort在Python中,为了保持代码的整洁和有序,我们通常需要对导入的模块进行排序。isort是一个非常有用的工具,它可以帮助我们自动地完成这个任务。...isort的应用场景isort 是一个强大的 Python 代码排序和格式化工具,能够帮助开发者自动化地按照一定规则对代码中的导入语句进行排序和格式化。...这有助于提高代码的可读性和一致性,也是遵循 PEP 8 风格指南的重要一步。1. 标准库导入排序在日常开发中,我们经常需要从 Python 的标准库中导入多个模块。...自定义模块导入排序在大型项目中,通常会有多个自定义模块。isort 可以确保你的代码中自定义模块的导入顺序是一致的,这对于维护大型项目来说非常有帮助。

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    大数据在商业中的应用《智能时代--大数据和智能革命重新定义未来》

    利用统计规律和个案做对比,做到精准定位,二是社会已经默认在取证时利用相关性代替直接证据,即强相关性代替因果关系,三是执法的成本大幅下降。        ...美国餐馆等偷税漏税,他们根据规模(场地、大小)、类型和地址做了一个简单的分类,然后根据历史的数据对每一类大致的收入和纳税情况进行分析,然后对比,调查每家店的缴税情况。          ...信息搜索,在我们打出前几个字的时候,后面会有很多推荐的相关搜索,做到个性化服务,就是随着数据量的增加,两个 不同的用户下面给出的相关搜索是不一样的。...现在,他们在每件衣服标签上嵌入一个RFID芯片,销售人员挥动一下商品,RFID的阅读器就可以识别这件商品,并且给出详细信息,这个芯片可以把客户正在感兴趣的这一件商品和其他可能感兴趣的联系起来,增加购买性...中国的金风公司是一家生产风能发电设备的公司,世界第二,但是中国企业只能控制从设计到销售诸多环节中的制造环节,其他六七个环节收益被国外公司赚走了,无法掌控市场,主要因为企业级销售特点决定的。

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    【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决 指派问题和指派问题

    R代码及运行结果如下: ?...> res$solution #输出运输方案 11 [,1] [,2] [,3] [,4] 12 [1,] 4 0 12 0 13 [2,] 4 0 0 6 14 [3,] 0 14 0 8 第9 行输出结果表示问题成功解决...R中,lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题,其用法如下: lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中,常会遇到各种非标准形式的指派问题,有时不能直接调用函数,处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007),然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样,LINGO 在解决指派问题时,也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等,比较繁琐,相比之下,R两三句代码就可以快速解决问题,较之LINGO 软件,的确方便快捷了许多。

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    在Win10中使用Linux版本的R和Python

    ” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少,虽然 Python 和 R 并不挑平台,但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势,这些情况包括: R 在 Linux...对于 Python 和 R 双修的同学,一个迫切的需求就是能够在同一个 jupyter 笔记本中调用两种语言,但是很可惜,完成两种语言互相调用的神包rpy2 并没有官方的 Windows 版本。...原来就捉襟见肘的内存和硬盘,开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了(别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中!)...这时如果你在命令行中直接键入 R,你就会看到如下启动画面: ? 在 Jupyter 中配置 R(Linux) 最后一步,我们需要把 R 配置到 Jupyter 中。 1....完 结撒花 经历了那么多,现在我们终于可以自豪的宣布:老纸在 Windows 中不依赖虚拟机就搭建了一个 R 和 Python 的 Linux-Jupyter 服务器!

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