原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别 前言 标题几乎已经说的很清楚了，在oracle中，concat...()函数和 “ || ” 这个的作用是一样的，是将不同列拼接在一起；那么wm_concat()是将同属于一个组的（group by）同一个字段拼接在一起变成一行。...wm_concat()和concat()具体的区别 oracle中concat()的使用 和 oracle中 “ || ” 的使用 这两个都是拼接字段或者拼接字符串的功能。...oracle中： concat只能连接两个字符串或者两个字段，|| 可以多次使用，拼接n个字符串或者字段。...wm_concat()这个个函数的介绍，我觉得都介绍的不是很完美，他们都是简单的说 这个是合并列的函数，但是我总结的概括为：把同组的同列字段合并变为一行(会自动以逗号分隔)。
self.tableWidget.setItem(0, 0, QTableWidgetItem("设置值的内容")) 可以设置指定单元格里的值。...self.tableWidget.item(0, 0) 可以获取指定单元格里的值，没有值的话为 None # 默认值设置 self.tableWidget.setItem(0, 0, QTableWidgetItem...QTableWidgetItem("click")) self.tableWidget.setItem(2, 1, QTableWidgetItem("xpath")) table_d = {} # 获取表格行数和列数...self.tableWidget.columnCount() # 存储表格数值 for i in range(0, row_num): for j in range(0, cols_num): # 获取指定单元格里的值
但 HAVING 和 WHERE 子句的用法上却有明显的区别。 作用的对象不同。 WHERE 作用于表和视图，HAVING 作用于组。...DISTINCT 用于选择不同的记录，且只能放在所选列的开头，作用于紧随其后的所有列。...（2）UNION 与 UNION ALL 的区别 UNION 用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集，并消去合并后的重复行。UNION ALL 则保留重复行。...11.查看数据表记录数 查看数据表行数有多种方法。...通过使用 EXPLAIN 命令，可以了解 MySQL 是如何执行查询的，包括使用的索引、连接类型、扫描的行数等。
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...1.数据维度(行列) Excel中可以通过CTRL+向下的光标键，和CTRL+向右的光标键 来查看行号和列号。Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。...主要包括数据表的合并，排序，数值分列，数据分组及标记等工作。 1.数据表合并 在Excel中没有直接完成数据表合并的功能，可以通过VLOOKUP函数分步实现。...使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，将 两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...4.按条件提取（区域和条件值） 使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'
Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数，函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行，6 列。下面是具体的代码。 ...数据表合并 首先是对不同的数据表进行合并，我们这里创建一个新的数据表 df1，并将 df 和 df1 两个数据表进行合并。...，合并的方式为 inner，将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。...pd.merge(df,df1,how='outer') 设置索引列 完成数据表的合并后，我们对 df_inner 数据表设置索引列，索引列的功能很多，可以进行数据提取，汇总，也可以进行数据筛选等。...与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。 按条件筛选(与，或，非) Excel 数据目录下提供了“筛选”功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。
MergeTree原理解析 表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。...，而不同分区的数据，永远不会被合并在一起。...分区目录的合并过程 MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。首先，MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的，而是在数据写入过程中被创建的。...根据索引类型的不同，其聚合信息的内容也不同。跳数索引的目的与一级索引一样，也是帮助查询时减少数据扫描的范围。...而一个间隔（index_granularity）的数据，又只会产生一行数据标记。那么根据一个间隔内数据的实际字节大小，数据标记和压缩数据块之间会产生三种不同的对应关系。
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。...PART TWO 如何将二维表转化为一维表？...将年度列和季度列合并，生成年度季度列，简化表格结构。选中年度和季度两列，点击转换——合并列。 ? 在弹出的“合并列”弹出框中，可选择用分隔符隔开两个合并字段，也可以不选。 ?...得到如下图所示，年度和季度合并的年度季度列。 ? 5. 点击转换——转置，对表格进行转置处理； ? 6....表格的上传，这里不再赘述，我们直接进入数据表编辑，此时就可以随心所欲选择左侧字段，拖拽到相应的区域，如下图所示，这个可视化柱形图，展现的就是两个区域，每年销售额汇总对比。 ?
['b'].unique(): 查看某一列的唯一值 df.values: 查看数据表的值 df.columns: 查看列名 df.head(): 查看默认的前 10 行数据 df.tail():...查看默认的后 10 行数据 数据表清洗 df.fillna(value=0): 用数字 0 填充空值 df['pr'].fillna(df['pr'].mean()): 用列 pr 的平均值对 na...('sh', 'shanghai'): 数据替换 数据预处理 数据表合并 df_inner = pd.merge(df, df1, how='inner') # 匹配合并，交集 df_left = pd.merge...为索引 df[:'2013']: 提取 2013 之前的所有数据 df.iloc[:3,:2]: 从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称，而是数据所有的位置 df.iloc..., np.sum,np.mean]): 对 city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。
Python代码示例：数据清洗、表合并和分组计算销售额 在数据分析和处理过程中，数据清洗、表合并和分组计算销售额是常见的任务。本文将使用Python编程语言演示如何进行这些操作。...首先，我们需要生成模拟的销售数据和商品详情数据。我们创建了一个包含订单编号、产品名称和数量的销售数据表，以及一个包含产品名称、类别和单价的商品详情表。...CSV文件，并进行数据清洗和表合并。...我们使用pd.read_csv()函数读取CSV文件，然后使用dropna()函数去除销售数据表中的空值行。使用pd.merge()函数按照产品名称进行左连接合并销售数据表和商品详情表。...('product_data.csv') # 数据清洗 # 去除销售数据表中的空值行 sales_data = sales_data.dropna() # 合并销售数据表和商品详情表 merged_data
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。...在实际业务中，我们的数据很有可能是来源于公司的业务系统或者来自不同部门的数据。获取数据后我们需要对数据进行数据处理，合并数据，转换数据，处理成我们需要制作报告的样式方便分析数据。...二、导入数据源数据 在销售数据明细文件夹中有两个EXCEL文件，所以我们需要先对这个文件夹的数据进行合并处理。然后处理合并单元格以及表头。在PowerBI中可以直接处理文件夹。...3、展开数据表数据，只勾选data,使用原始列名作为前缀（注意：因为本示例中的数据源每个工作簿只有一个工作表所以只选择了data，如果大家使用的时多个工作表就需要选择name和data从而方便快速定位表...10、合并销售明细和销售目标数据，使用合并查询 ? 11、筛选数据只保留2019年的数据 ? 12、查询合并销售数据，左连接销售目标 ? 展开销售目标列，并重命名销售目标 ?
在上一篇文章中，我们分享了评估查询语句的步骤和方法（参考：如何编写更好的SQL查询：终极指南（上））今天我们从更深入的角度继续分析。...对于不同的数据库，需要考虑不同的索引方式、不同的执行计划和不同的实现方式。 因此以下所列出的时间复杂度概念非常普遍。...如果没有索引，那么这个查询的复杂度为O（n）i_id： SELECT i_id FROM item; 这也意味像COUNT(*) FROM TABLE这样的计数查询，具有O（n）的时间复杂度，除非存储了数据表的总行数...两个内部数据表连接的经典哈希连接算法是，首先为较小的数据表准备一个哈希表。哈希表的入口由连接属性和行组成。通过将hash函数应用于join属性，来实现哈希表的访问。...如果两个表都有连接列上的索引，则索引会按顺序维护这些列，同时也不需要进行排序。此时复杂度为O（M + N）。
Python的SciPy库提供了大量的统计函数和算法，可以帮助我们进行数据的统计分析。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。..."sales.csv" ,使用Python的join()方法,将两个数据表切片数据进行合并。...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并 关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。
例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。 维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。...1.5维度与指标例子 下表显示的是一个维度（“城市”）和两个指标（“会话数”和“每次会话浏览页数”）。...分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。...在针对不同数 据域进行迭代构建或并行构建时，存在很多需求是对于不同数据域的业 务过程或者同 一数据域的不同业务过程合并在 一起观察。...现在将不同数据域的商品的 事实合并在一起进行数据探查 ，如计算转化率等，称为交叉探查。
数据表合并 首先遇到的第一个需求就是，所有样本点的列变量存储在不同的数据表中，比如，样本点的指标分为上覆水的指标与沉积物的指标两部分，分别存储在两个或者多个数据表中，那么如何将两个或者多个数据表进行合并呢...那么问题来了，我想要为合并后的数据表新增两列“River”、“Period”，分别来反应这个样本点的属性，应该如何实现呢？...为了解决这两个问题，我们可以将这两列的数据由原来的object类型转换为Category类型，Category的好处就是，当数据量较大时，可以显著减小数据所占用的内存；第二还可以对数据类型进行排序。...重复代码的打包 每次进行数据分析我都会新建一个.ipynb文件，而数据分析前都需要经过数据表合并、数据清洗等工作，那么最好的方式其实是将数据分析前的准备工作进行一个打包，然后在.ipynb文件的第一行引入包即可...例如：我新建一个ResearchMain.py文件，然后将所有数据表合并、数据清洗的代码都放在这个文件里： # 引入数据分析常用的包 ... # 读取文件 ... # 合并文件 ...
观察上图可知，result是一个4行5列的表格数据，且保留了key列并集部分的数据，由于A、B两列只有3行数据，C、D两列有4行数据，合并后A、B两列没有数据的位置填充为NaN。...concat 堆叠合并数据类似于数据库中合并数据表的操作，主要沿着某个轴将多个对象进行拼接。...axis轴的说明： 行合并： 观察上图可知，result对象由left与right上下拼接而成，其行索引与列索引为left与right的索引，由于left没有C、D 两个列索引，right...没有A、B两个列索引，所以这两列中相应的位置上填充了NaN。...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并
对于不同的数据库，需要考虑不同的索引方式、不同的执行计划和不同的实现方式。 因此以下所列出的时间复杂度概念非常普遍。...如果没有索引，那么这个查询的复杂度为O（n）i_id： SELECT i_id FROM item; 这也意味像COUNT(*) FROM TABLE这样的计数查询，具有O（n）的时间复杂度，除非存储了数据表的总行数...两个内部数据表连接的经典哈希连接算法是，首先为较小的数据表准备一个哈希表。哈希表的入口由连接属性和行组成。通过将hash函数应用于join属性，来实现哈希表的访问。...合并连接（merge join）的复杂度为O（M + N），但是这种连接严重依赖于连接列上的索引，并且在没有索引的情况下，会根据连接中使用的key对行先进行排序： 如果根据连接中使用的key，对两个表进行了排序...如果两个表都有连接列上的索引，则索引会按顺序维护这些列，同时也不需要进行排序。此时复杂度为O（M + N）。
一、数据清洗 如之前所言，拿到的数据表中会存在一些数据重复、数据缺失的情况，此时就需要进行数据清洗，日常中常见的数据清洗方法主要有：重复数据处理、缺失数据处理、空格数据处理。 1....其一是表中一些数据可能分属不同字段，而分析时需要这些字段的某种组合，比如年、月、日分属不同字段，分析时需要年-月-日这一字段的信息，此时就需要进行数据合并，此处称为字段合并。...其二是数据分别储存在不同表中，需要进行数据合并，也就是SQL中类似join的操作，此处称为字段匹配。 1....不同的工具有不同的转化方法，此处介绍的是Excel下的转化方式，由于我自己用的是mac，所以不能使用书上介绍的Windows版本的转换方法（想学的自己看书，哈哈哈），这边介绍下ios版本的转化方法，主要借助于...OFFSET()函数是一个引用函数，可以引用某一个单元格或者区域，其参数包括参考系、上下偏移行数、左右偏移列数，要返回的引用区域的行数，要返回的引用区域的列数。 ?
MarkRange：一个具体的数据段，MarkRange与索引编号对应，使用start和end两个属性表示其区间范围。...，而不同数 据分区之间的重复数据依然不能被剔除 使用ORBER BY排序键作为判断重复数据的唯一键。...只有在合并分区的时候才会触发汇总的逻辑。 以数据分区为单位来聚合数据。当分区合并时，同一数据分 区内聚合Key相同的数据会被合并汇总，而不同分区之间的数据则不 会被汇总。...当分区合并时，同一数据分 区内聚合Key相同的数据会被合并计算，而不同分区之间的数据则不会 被计算。...假如面对一张拥有数百个列字段的数据表，下面这两条 SELECT语句的性能可能会相差100倍之多,因为 * 会查询所有列字段。
这棵B+树的存放总记录数为=根结点指针数*单个叶子节点记录行数。 如果一行记录的数据大小为1k，那么单个叶子节点可以存的记录数 =16k/1k =16. 非叶子节点内存放多少指针呢？...如何解决单表数据量太大，查询变慢的问题 知道了根本原因之后，我们就需要考虑如何优化数据库来解决问题了 这里提供了三种解决方案，包括数据表分区，分库分表，冷热数据归档 了解完这些方案之后大家可以选取适合自己业务的方案...如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。 分区表中无法使用外键约束。...水平分表 定义：数据表行的拆分，通俗点就是把数据按照某些规则拆分成多张表或者多个库来存放。分为库内分表和分库。...总结：采用hash取模和range方案结合 既可以避免热点数据的问题，也有利于将来对数据的扩容 我们已经了解了 mysql分区和分表的知识 那我们看一下这两个技术有何不同以及适用场景 分区分表的区别：
为什么要提相同粒度呢，因为维度建模中要求我们，在同一事实表中，必须具有相同的粒度，同一事实表中不要混用多种不同的粒度，不同的粒度数据建立不同的事实表。...在一堆的数据中怎么确认哪些是维度属性呢，如果该列是对具体值的描述，是一个文本或常量，某一约束和行标识的参与者，此时该属性往往是维度属性，数仓工具箱中告诉我们牢牢掌握事实表的粒度，就能将所有可能存在的维度区分开...维度建模的核心原则之一是同一事实表中的所有度量必须具有相同的粒度。这样能确保不会出现重复计算度量的问题。有时候往往不能确定该列数据是事实属性还是维度属性。记住最实用的事实就是数值类型和可加类事实。...维度表通常比较宽，包含大量的低粒度的文本属性。 跨表钻取 跨表钻取意思是当每个查询的行头都包含相同的一致性属性时，使不同的查询能够针对两个或更多的事实表进行查询 钻取可以改变维的层次，变换分析的粒度。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。 ?
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