将 “Sales Category” 放在【行】上，“Date” 放在【列】上，“Units” 放在【值】上。 接下来，可以在同一数据集中建立另一个数据透视表。...作为一个规律，若某表的列会因为未来的业务扩展，而不断增加新列，如：财务科目或业务指标，则此列应该逆透视，以变保持固定的结构。...图 7-22 手动创建一个包含 “ia” 的筛选器 当用户不能在筛选器列表中看到数据时，或者需要为筛选器配置一些更复杂的条件，如【且】和【或】条件时，【筛选行】对话框的这个视图非常有用。...7.5 数据分组 另一个挑战是数据量过大。以前面的示例文件为例。它包含 53,513 行交易数据，涵盖 7 年和 48 个州。如果用户只想看到按年份划分总销售额和总数量呢？...【注意】 在【分组依据】对话框中还有一个聚合选项可用【所有行】。这个神秘的选项将在第 13 章进行探讨。 现在是时候完成这个数据集并将其加载到目的地了。 将 “Date” 列重命名为 “Year”。
，通过PARTITION BY选项来重新排序，给数据分区或者数据区域唯一的递增序号 如：LastName以‘A’开头的作为第一组，在这个组内进行排序。...在order by子句中定义的列上，如果返回一行数据与另一行具有相同的值，rank函数将给这些行赋予相同的排名数值。在排名的过程中，保持一个内部计数值，当值有所改变时，排名序号将有一个跳跃。...练习 用CTE删除重复数据 创建一个用于测试的表，并在该表里插入几条数据(包括重复的数据) /* Create Table with 7 records- 3 are duplicate records...在此方案中，我们有Col1，Col2以及包含这个两列重复数的列，对于不同的查询，这个重复数的列可能有不同的值。另一点需要注意的是，一旦CTE被创建，DELETE语句就可以被运行了。...这里我们设置一个条件——当我们读取到的记录大于一条（即有重复数据），我们删除除了第一条的所有其他（这里可能有点绕，简单的话就是保留一条重复的记录）*/
注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...当有两个以上的参数时，情况会变得更加复杂。 自然，应该有一个简单的方法来在这些格式之间进行转换。而Pandas为它提供了一个简单方便的解决方案：透视表。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计： 一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询： 当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便
---- 用户经常需要将两个独立的数据表进行合并，以便后续制作透视表。...为了进行【合并】，最好有一个列，在一个表中包含唯一的值，在另一个表中可以有重复的记录，这被称为一对多关系结构，该结构是确保最终得到的结果与所期望的一致的最好方法。...仔细观察，会发现 “Account” 列前四行的数值在接下来的四行中重复，所以很明显存在重复的情况。同样地，“Dept” 列的前四行都包含 150 的值，而后四行包含 250 的值。...），那么该列可以安全的用作连接中 “右” 表的键，而不会产生问题，如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据不匹配，如本案例中 “Brand” 列一样，那么就会存在 “左” 表列中的值与 “右”...根据 Jaccard 相似性算法，这些单词不够接近，无法标记为匹配。那么如何解决这个问题呢？ 秘诀是创建一个特殊表，将一个术语从另一个术语转换为另一个术语，如图 10-41 所示。
判断数据是否为缺失值： # 返回一个布尔型 DataFrame，表明各元素是否为缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在的行或列： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列...df.dropna(axis=1) 用指定值填充缺失值： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 对 DataFrame 去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates...() # 根据指定列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) 对 Series 去重： # 对 'name' 列进行去重 df['name...'].drop_duplicates() 数据合并 横向（按列）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Tom', 'Jerry...创建数据透视表： # 统计不同性别和年龄的人数，以 'gender' 为行、'age' 为列，'name' 计数 pd.pivot_table(df, values='name', index='gender
其对两个输入表进行操作，右侧表往往是是一个派生表或者内联的TVF。其逻辑查询处理阶段将右侧表应用到左侧表的每一行，并生成组合的结果集。...集合操作默认都存在一个隐式去除重复（即包含DISDINCT）的行为，只有UNION ALL支持重复数据。这儿补充一个关于集合概念，集合指不包含重复数据的集合，包含重复数据的情况我们称之为多元集合。...集合操作符涉及的查询应该有相同列数，并对应列具有兼容类型（即低级别数据可以隐式的转化为高级别数据，如int->bigint），查询的列名称由第一次查询决定（在其中设置列别名）。...实际SQL SERVER还不支持这种类型的操作，理解起来有点复杂，简单来说就是如果我的子查询A, B都有重复数据，一个是3条，一个是5条， 那么其INTERSECT ALL操作结果应该为3条，EXCEPT...开窗函数 其根据基础查询的行子集计算，为子集中每行计算一个标量结果值，行子集被称为"窗口"，通过OVER字句进行相关操作，简单来说以前对分组查询操作GROUP BY的粒度仅限于一个聚合函数（子查询操作也类似
•选中要计算的区域 •在数据菜单下点击删除重复值按钮 •选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据 •点击确定，相容内容则被删除，仅保留唯一值 条件格式删除重复项 使用排序的方法删除重复项有一个问题...单元格名称加上运算符号可以进行单元格数值的简单计算。 如第B列的第3个单元格，名称为“B3”。...举例： Excel【公式】选项卡中提供了常用函数的快捷插入，在记不住常用函数的前提下，可以通过插入的方式进行 数据转换 1.数据分类 使用VLOOKUP进行数据分组，要设置一个条件区域，目的是告诉函数...，用什么依据来为数据进行分组。...在透视表的字段设置区域，【值】区域内的字段会被进行统计 默认情况下统计方式是求和。如将“金额（元）”字段放到该区域内，就会对销量数据进行求和计算。
如果唯一性索引建立在表的A列和B列上，并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null)，SQLSERVER将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录插入。 ...有的时候，我们可能要创建涉及大量记录或必须进行复杂计算的视图，比如要进行聚合分组处理或多重连接操作。如果每次引用这些视图的时候让sql server重新生成结果集，数据库开销将非常大。...因此一个表只能包含一个聚集索引，但该索引可以包含多个列（组合索引）。检索效率比普通索引高，但对数据新增/修改/删除的影响比较大。...按照维护与管理的角度来分： * 唯一索引：惟一索引可以确保索引列不包含重复的值，可以用多个列，但是索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。...只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如整数类型的数据列)来创建索引。允许有重复的列存在。 * 复合索引：如果在两上以上的列上创建的索引，则称为复合索引。
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。...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...考虑一个二维矩阵，其一维为“ B ”和“ C ”（列名），另一维为“ a”，“ b ”和“ c ”（行索引）。 我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。...因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。
NOT操作符 WHERE 子句中的 NOT 操作符有且只有一个功能，那就是否定它之后所跟的任何条件。 GROUP BY 创建分组 GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。...❑ GROUP BY子句可以包含任意数目的列，因而可以对分组进行嵌套，更细致地进行数据分组。 ❑ 如果在 GROUP BY 子句中嵌套了分组，数据将在最后指定的分组上进行汇总。...❑ 如果分组列中包含具有 NULL 值的行，则 NULL 将作为一个分组返回。如果列中有多行NULL值，它们将分为一组。...HAVING 和 WHERE 的差别 这里有另一种理解方法，WHERE 在数据分组前进行过滤，HAVING 在数据分组后进行过滤。这是一个重要的区别，WHERE 排除的行不包括在分组中。...所有这些限制以及更多的限制都可以用全文本搜索来解决。在使用全文本搜索时，MySQL不需要分别查看每个行，不需要分别分析和处理每个词。MySQL 创建指定列中各词的一个索引，搜索可以针对这些词进行。
功能性：Excel不仅支持基本的表格制作和数据计算，还提供了高级功能，如数据透视表、宏编程、条件格式、图表绘制等，这些功能使其成为处理和展示数据的理想选择。...数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...打印预览：查看打印效果并进行调整。 模板 使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。...自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。 这些高级功能可以帮助用户进行更深入的数据分析，实现更复杂的数据处理需求，以及提高工作效率。
itemid，需要整整23秒以上如果表里没有没有对itemid建立索引，需要对表里所有记录进行比对，才能找到符合条件记录， chartevents表有313645063 条记录， 就要进行 313645063...索引也可以是唯一的，与 UNIQUE 约束类似，在列上或列组合上防止重复条目。...CREATE INDEX 命令CREATE INDEX （创建索引）的语法如下：CREATE INDEX index_name ON table_name;索引类型单列索引单列索引是一个只基于表的一个列上创建的索引...如果只有一列被使用到，就选择单列索引，如果有多列就使用组合索引。唯一索引使用唯一索引不仅是为了性能，同时也为了数据的完整性。唯一索引不允许任何重复的值插入到表中。...索引不应该使用在含有大量的 NULL 值的列上。索引不应该使用在频繁操作的列上。
pivot() 和 pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行分组。 stack() 和 unstack()：分别将列或行级别的数据透视到相反的轴上。...“虚拟”或“指示符”，`get_dummies()`会创建一个新的`DataFrame`，其中包含唯一变量的列和表示每行中变量存在的值。...如果未提供values列名称，则透视表将在列中包含所有数据的另一层次的层次结构： In [15]: pd.pivot_table(df[["A", "B", "C", "D", "E"]], index...函数pivot_table()可用于创建类似电子表格的数据透视表。有关一些高级策略，请参阅食谱。...“虚拟”或“指示符”时，get_dummies()会创建一个新的DataFrame，其中包含唯一变量的列，值表示每行中这些变量的存在情况。
sum() 首先我们根据id和how两列对数据进行分组，并对分组结果中的amount列进行求和运算，返回最后的结果。...1.2 pivot_table pivot_table是pandas提供的透视表函数，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...，无法进行去重，但我们注意到二者在精确到天时数据是一样的，因此我们只需要截取其中的年月日信息，二者就会变成两条重复数据。...'],keep='last',inplace=True) 可以看到我们指定了三个参数，第一个参数是根据哪几列进行去重的列表，这里我们指定了id和time_stamp两列，如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待...最后一个参数时inplace参数，我们直接替换library_df的数据，而无需赋值给另一个新的DataFrame。
与[ ]访问类似，loc按标签访问时也是执行范围查询，包含两端结果 at/iat，loc和iloc的特殊形式，不支持切片访问，仅可以用单个标签值或单个索引值进行访问，一般返回标量结果，除非标签值存在重复...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
索引是什么在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...主键索引：建立在主键上的索引被称为主键索引，一张数据表只能有一个主键索引，索引列值不允许有空值，通常在创建表时一起创建。...如何更好创建和使用索引我们知道索引在时间和空间上都是有代价的，所以了解如何更好的创建和使用索引是我们使用好索引的前提，一般会考虑以下因素：只为用于搜索、排序、分组的列创建索引索引列中不重复值得个数在总记录条数中的占比很大时...2：索引列中不重复值得个数某个列创建索引时，如果该列中不重复值的个数比例越低，则说明该列包含过多重复值，那么会进行过多的回表操作。...、索引统计和值比较都更复杂7：冗余和重复索引我们经常能在看到一张数据表中，同样的字段又是联合索引，又是二级索引， 比如 col1、col2列是一个联合索引， 就没必要再对col1列再建一个普通索引，除了增加维护成本
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a>0 或a>’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。...另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效....如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,
返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 通常和filter组合，如果是列名需要是filter处理的列名 1个参数只能写1个条件，列和表不能同时出现。...返回 表——包含已经删除过滤器后的一列或多列的表。 C. 注意事项 第1参数是表，第2参数是列，而All函数的第1参数是表或者列。...（合并查询） 如何快速的根据要求判断各个店铺/仓库是否断码？（动态引用，分组依据，透视，替换，合并列） 如何通过汇总来实现多行数据合并成一行？...（Table.Group分组依据，Text.Combine） 如何把汇总数据拆分成明细？（拆分，合并，逆透视） 如何计算出人流量高峰的日期？...（转置，分组依据中加索引，透视，逆透视，if...then...else...） 重复数据删除哪家强？
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....重复数据处理 对于表中的重复数据，可采用函数法、高级筛选法、条件格式法、数据透视表、删除重复项等方法进行查看和删除，这些方法有的只能用于查看重复值但不方便删除，有的能直接删除但不体现重复值是什么，还有的既能体现重复值还能实现重复值的删除...数据透视表法（查看+删除） 此法是利用数据透视表实现重复数据的查看和删除的，在菜单栏中选择插入数据透视表，可以放置在新工作表，也可以指定位置放在现有工作表中。 ?...书中还介绍了使用VLOOKUP()函数进行数据分组的操作，感兴趣的可以读读。 五、数据转换 数据转换主要包括行列转换、数据类型转换、二维表转一维表。 1....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。 ?
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。 2.2 索引是什么 一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。...所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。 数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。...位图索引 位图索引（bitmap index）适合放在包含布尔值(true 和 false)的列上，但是这些值（表示true或false的值）的许多实例-基本上都是选择性（selectivity）低的列...主键索引和唯一索引的区别： 主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的 主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键 唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值 主键列在创建时...，已经默认为非空值 + 唯一索引 主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能 一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引 主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等 聚集索引
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