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快速在Python中实现数据透视表

这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表? 数据透视表是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息的技术。...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列中每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景中,数据透视表非常有用。...PART 06 使用Pandas做一个透视表 Pandas库是Python中任何类型的数据操作和分析的主要工具。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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pivottablejs|在Jupyter中尽情使用数据透视表!

大家好,在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中,我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成,并且支持字段的拖取实现不同的透视表,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在Jupyter Notebook中,像操作Excel一样尽情的使用数据透视表!...接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样,你可以在...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表,就像在Excel中一样,并且支持多种图表的即时展示 还等什么,用它!

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    优化OEA中的聚合SQL

    相关内容,参见:《性能优化总结(二):聚合SQL》、《性能优化总结(三):聚合SQL在GIX4中的应用》。...在原有的设计中,主要有两个步骤,生成聚合SQL 和 从大表中加载聚合对象。这两个过程是比较独立的。它们之间耦合的地方有两个。...首先,是为表生成什么样的列名,生成SQL时按照这种列名的约定进行生成,加载对象时则在大表中找对应列的数据。...而列名的生成在原来的模式中已经使用了“表名+列名”的格式进行了约定,所以现在我们只需要把“描述如何加载的描述性数据”进行管理就可以了。...有了这些数据,则可以在框架内部生成聚合SQL,在框架内部按照它们进行大表到聚合对象的加载。以下,我将这些数据称为聚合对象的“加载选项”。

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    SQL中的聚合函数使用总结

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一般在书写sql的是时候很多时候会误将聚合函数放到where后面作为条件查询,事实证明这样是无法执行的,执行会报【此处不允许使用聚合函数】异常。...,条件中不能包含聚组函数,使用where条件显示特定的行。...那聚合函数在什么情况下使用或者应该处在sql文中的哪个位置呢 聚合函数只能在以下位置作为表达式使用: select 语句的选择列表(子查询或外部查询); compute 或 compute by 子句...; having 子句; 其实在诸多实际运用中,聚合函数更多的是辅助group by 使用,但是只要我们牢记where的作用对象只是行,只是用来过滤数据作为条件使用。...常见的几个聚合函数 求个数:count 求总和:sum 求最大值:max 求最小值:min 求平均值:avg 当然还有其他类型的聚合函数,可能随着对应sql server不同,支持的种类也不一样。

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    ​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。...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 ? 5. 解决数据的NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....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 ?

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    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 ?

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    Flink 表值聚合操作在 Dlink 的实践

    要求输出已有学科排名前二的分数到scoretop2表中。...输出二维成绩单 要求将一维成绩表转化为二维成绩单,其中不存在的成绩得分为0,并输出至studentscore表中。...同步执行SELECT查看中间过程 由于当前会话中已经存储了表的定义,此时直接选中 select 语句点击同步执行可以重新计算并展示其计算过程中产生的结果,由于 Flink 表值聚合操作机制,该结果非最终结果...同步执行SELECT查看最终结果 在草稿的页面使用相同的会话可以共享 Catalog,此时只需要执行 select 查询 sink 表就可以预览最终的统计结果。...查看Mysql表的数据 sink 表中只有五条数据,结果是正确的。 五、Dlink 远程集群实现分组多行转列 本示例通过 Dlink 控制远程集群来实现。

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    性能优化总结(三):聚合SQL在GIX4中的应用

    可以看到,在类的元数据定义中(这里目前使用的是Attribute的形式),已经包含了对应数据表和列的信息。所以为SQL的自动化自成提供了一定的支持。    ...对应每一个TableA的行,都有一个更小的表与之对应。如下图: ?     a1在整个大表中,对应红线框住的表。...在使用它作为数据层的应用中,可以轻松的实现聚合加载。但是当你处在多层应用中时,为了不破坏数据访问层的封装性,该层接口的设计是不会让上层知道目前在使用何种ORM框架进行查询。...使用场景     聚合SQL优化查询次数的模式,已经被我在多个项目中使用过。它一般被使用在对项目进行重构/优化的场景中。...这时,如果需要对它进行优化,我们就可以有的放矢地写出聚合SQL,并映射为带有关系的对象了。 小结     本节主要讲了GIX4中的聚合SQL的应用。

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    ​【Python基础】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,可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...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 ? 5. 解决数据的NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....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 ?

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    【转】在 SQL Server 中创建日期维度(日历表)

    在本文中,我们将引导您在 SQL Server 中创建日期维度表,该表将跨越 30 年,从 2010 年 1 月 1 日到 2039 年 12 月 31 日。...5 完成日期维度表在本节中,我们将通过添加更多高级功能来进一步增强表格,例如识别周末、计算每月的第一天和最后一天以及创建对报告有用的日期格式。...结论在本文中,我们介绍了如何在 SQL Server 中创建健壮的日期维度表。...从使用递归 CTE 或 GENERATE_SERIES 函数(在 SQL Server 2022+ 中)生成日期范围,到添加有用的元数据(如日期名称、会计年度调整),我们创建了一个可用于实际报告和分析场景的表...无论您是处理日历数据、财务数据还是基于日期的自定义报表,此日期维度表都将作为 SQL Server 环境中的宝贵资源。

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    SQL:删除表中重复的记录

    ,这里是name) select distinct (name) into # from test --查看新表中的数据 select from # --清空旧表 truncate table test...--将新表中的数据插入到旧表 insert test select from # --删除新表 drop table # --查看结果 select from test 查找表中多余的重复记录...rowid not in (select min(rowid) from  people  group by peopleId  having count(peopleId )>1)  3、查找表中多余的重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  5、查找表中多余的重复记录...表中存在一个字段“name”,而且不同记录之间的“name”值有可能会相同,  现在就是需要查询出在该表中的各记录之间,“name”值存在重复的项;  Select Name,Count() From

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    MongoDB聚合索引在实际开发中的应用场景-嵌套文档的聚合查询

    MongoDB 支持嵌套文档,即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中,可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开,从而进行更灵活的查询和统计。...例如,假设我们有一个包含用户信息和订单信息的集合 users,每个文档包含以下字段:user_id:用户IDname:用户名orders:订单列表,每个订单包含以下字段:order_id:订单IDorder_date...:订单日期total_amount:订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近的订单信息。...首先,我们需要创建一个聚合索引:db.users.createIndex({ "user_id": 1, "orders.order_date": -1 })然后,我们可以使用聚合框架来查询每个用户最近的订单信息...ID和订单日期进行排序,然后通过 $group 操作获取每个用户最近的订单信息,并通过 $project 操作排除 _id 字段并重命名 user_id 字段,得到最终的结果。

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