假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
有时候，我们会想将一个列中的值分成多列。...示例 例如某个列是这样的： 7890 – 20th Ave E Apt 2A, Seattle, VA 9012 W Capital Way, Tacoma, CA 5678 Old Redmond Rd
示例代码生成两个新列：一列显示观察对象与平均睡眠时间的差值，一列显示观察对象与睡眠最少的动物的差值。...（两个level） ifelse（）语句可用于将数字列转换为离散列。...deer LC Least Concern ## # ... with 73 more rows 展开和聚合数据 gather（）函数会将多列合并为一列...Spread将占用一列并从中生成多列。...NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。
一、前言 前几天在Python白银交流群【Joker】问了一个Pandas处理字符串的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个代码，示例代码如下所示： import pandas as...pd.to_datetime(''.join((f'{i}'for i in eval(x))),format='%Y%m%d%H')) df 当然了，这个方法看上去复杂了一些，但是顺利地解决了粉丝的问题...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Joker】提问，感谢【甯同学】、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【Engineer】等人参与学习交流。
- 问题 - 前段时间，有朋友在群里讨论：怎样可以不添加列实现表里某项内容的替换（当然不只是简单的字符替换）？...- 一步解法 - 后来有高手给出用Table.ReplaceValue函数的解法： 很多朋友直呼看不懂，因为Table.ReplaceValue的参数的确有点儿复杂，一般情况下也用不着自己去写这样的公式来解决问题...- 简单解法 - 实际上，如果跳出不添加列这个意义不大的限制，这个问实际上太简单了，直接添加条件列，公式都不用写，鼠标点选一下就是了，如下图所示： 当然，自己动手写公式也很简单...，如下图所示： 其实我更喜欢自己写这种条件判断的公式，因为条件稍复杂的时候，前面的添加条件列的方式就搞不定。...最后还是那句，日常工作中的问题，能加辅助列解决问题的，直接加就是了，多简单！
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...其正确的计算方法类似于Power Query，对整个列执行操作，而不是循环每一行。基本上，我们不会在pandas中循环一列，而是对整个列执行操作。这就是所谓的“矢量化”操作。...pandas实际上提供了一种将字符串值转换为datetime数据类型的便捷方法。...因此，days.dt.days只是从timedelta对象返回天数的整数值。然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。...我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。出于演示目的，这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。
当结合可选扩展属性ZEROFILL使用时， 默认补充的空格用零代替。例如，对于声明为INT(5) ZEROFILL的列，值5检索为00005。 注意：M 要与 ZEROFILL 配合使用才有效果。...注意： 包含两位数年份值的日期是不明确的，因为世纪是未知的，MySQL 使用如下规则解释两位数的年份值： 1. 年份值在70~99之间转换为1970~1999 2....年份值在00~69之间转换为2000~2069 通过连接器/ODBC使用的“零”值日期或时间值将自动转换为NULL，因为ODBC无法处理这些值。...下表展示了CHAR和VARCHAR之间的差异，它展示了将各种字符串值存储到CHAR（4）和VARCHAR（4）列的结果（假设此列使用了一个单字节字符集，如latin1）。 ? 请看下面例子： ?...它有这些优势: 在一列有有限的可能值集合的情况下，压缩数据存储。你指定为输入值的字符串被自动编码为数字。 可读的查询和输出。在查询结果中，这些数字被转换回相应的字符串。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。 为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？...使用足够大的数值，主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到，在TEXT函数中，先填充C之后的五个零，剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是，当下拉很多行时，如果有许多行都为空，则仍会进行很多的计算，占有资源，不会像前面给出的公式，第一个IF判断为大于非空单元格值后，直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。
这个问题来自一位网友，原因是需要对一个表里很多个列的数据全部乘以一个系数： 在Power Query里，对于一列的数据乘以一个系数，操作比较简单，直接在转换里有“乘”的功能...： 但是，当需要同时转换很多列的时候，这个功能是不可用的： 那么，如果要转换的列数很多，怎么操作最方便呢？...正如前面提到的，我们可以先对需要转换的数据进行逆透视： 这样，需要转换的数据即为1列，可以用前面提到的“乘”转换功能： 转换好后，再进行透视即可： 很多问题...，虽然没有太直接的方法，但是，适当改变一下思路，也许操作就会很简单。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的...这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？ ? 图1 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的主要部分与上篇文章相同，不同的是将： TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值，即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4：将矩形数据区域转换成一行或者一列
假设我们想查看30岁以下员工数量，通常我们可能导出人力系统中的员工信息，然后新建一列，如下计算： 但这有一个问题，此处的年龄是静态的截止到现在的年龄，如果我们想动态查看不同年份的30岁以下员工数量，例如如下...： 请注意这个动画中的两个信息，首先每个人的年龄会随着年份的变化而自动变化。...另外，左下方汇总的卡片图信息中，30岁以下员工数量也会随年份变化而变化。 或者，我们可能还需要按照年份查看30岁以下员工趋势，准备各个年份节点的HR数据再汇总会显然过于冗余。...那么，有没有更好的办法实现？其实在Power BI中实现该功能只要将年龄从列转换为度量值即可。...然后新建年龄度量值（不是计算列）： 年龄 = MAX('日期表'[年])-MAX('员工信息'[出生年份]) 接着使用度量值计算30岁以下员工数量： 30岁以下员工数量 = CALCULATE ( [员工数量
3）针对每一列数据，使用筛选器进行查看，看看哪些列需要进行数据处理 经过查看，我们发现如下数据存在脏数据，接下来我们将这些列进行标记一下，方便以后做数据清洗(由于现在列数较少，你可以不做标记，但是当列较多的时候...4）针对“年龄”列，进行离散化处理 ? 5）针对“性别”列的数据清洗 其中，1和M表示男生；2和F表示女生。我们这里要做的，就是将所有的1和M变为男生，2和F变为女生。 ?...6）在源数据中增加“单价”这一列 ? 7）新增“销售额”这一列 ? 8）excel中使用if()函数的技巧 ?...6）针对“地区维度”的处理 ① 数据去重 首先把“源数据”表的地区名字这一列，粘贴到地区这里，然后再选中这一列，点击“删除重复值”。 ? ② 使用sumifs()多条件求和：求出销量 ?...$F1”单元格的公式，全部替换为“可视 化大屏的制作1”单元格的公式，全部替换为“可视化大屏的制作C$3”。 ① 完成如下操作：显示公式的操作(以前没有用过的) ?
我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。...对于每一个特定年份和性别，找到最常见的名字。 几乎总是有一种更好的替代方法，用于遍历pandas DataFrame。特别是，遍历DataFrame的特定值，通常应该替换为分组。...聚合应用于DataFrame的每一列，从而产生冗余信息。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。
使用Ranger配置Hive中的列脱敏 Ranger的列屏蔽功能可以近乎实时地保护Hive中的敏感数据，可以通过设置策略，动态屏蔽或匿名化敏感的数据列，例如可以屏蔽一列的前四个或后四个字符，也可以将整列数据都屏蔽...3.4 Hash 将所有字符替换为整个单元格的值对应的哈希 1.修改策略，使用name列进行测试 ? ? 修改完成后保存策略 2.查询t1表进行测试 ?...3.5 Nullify 将所有字符替换为NULL值 1.修改策略，使用name列进行测试 ? 2.查询t1表进行测试 ?...3.6 Date 仅显示日期字符串的年份部分，并且默认月份和日期为01/01 1.修改策略，使用create_date列进行测试 ? ? 2.查询t1表进行测试 ?...由上图可见，日期一列只显示了年份，月份和日期使用了01-01进行代替。
to_datetime方法把Date列转换为Timestamp,然后创建新列 ebola['date_dt'] = pd.to_datetime(ebola['Date']) ebola.info()...parse_dates参数指定 ebola = pd.read_csv('data/country_timeseries.csv',parse_dates=[0]) ebola.info() # Date列转换为...这一列数据可以通过日期运算重建该列 疫情爆发的第一天（数据集中最早的一天）是2014-03-22。...可以获取当前日期的季度和年份 # 类似于这个方法 d=pd.Timestamp(2023,12,30) d.weekday() closing_year = banks.groupby(['倒闭的年份'...closing_year # 2000,2 2001,4 2002,11 2003,3 2004,4 2007,3 2008,25 2009,140 2010,157 2011,92 基于日期数获取数据子集 先将第一列数据处理为
但是对于那些刚刚学习TSA的人来说，找到正确的数据集可能是一项繁重的任务。 实际上有相当多的数据源。一些随机器学习库而来的数据集——它们被称为玩具数据——已经存在很长时间了。...从前几行我们可以看到，数据集有两列，第一列表示“yyyy - mm”格式的日期列和具有实际观测值的值列。...第一列是一个对象，第二列是一个整数。 它不显示任何时间维度，这是因为Month列存储为字符串。因此，我们需要将其转换为datetime格式。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日，并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性，“分组”数据根据年/月等，如果需要。...总之，我们已经做了一些事情来将我们的数据转换成一个时间序列对象: 1)将Month列从字符串转换为datetime; 2)将转换后的datetime列设置为索引; 3)从索引中提取年、月、日，并存储在新列中
，没有任何工具可以轻松地将数据从透视转换为非透视形态，这导致了需要花费大量的时间来处理这部分工作，至少到目前为止是这样的。...图 7-4【逆透视其他列】的魔法 能想象这有多容易吗？ 用户只需要在这里再做一些修改，数据集就可以最终完成。 将 “属性” 列和 “值” 列的名称分别更改为 “Date” 和 “Units”。...（译者注：逆透视的本质是将表示结构的多个属性转换为一个属性的多个值；透视的本质是将某个属性内容转换为结构。...图 7-11 的表将 “Measure” 进行了透视，得到了两列，其好处是后续可以单独对任何一列进行计算，这是合理的。...图 7-24 对 “State” 应用筛选器为包含 “ia”，且 “Sales” 要大于 1000 【警告】 当配置多列的筛选器时，将创建一个单一的应用步骤，当选择这个步骤时，只有最初的一列显示出活动的筛选器图标
一、数据类型简介 数据表由多列字段构成，每一个字段指定了不同的数据类型，指定了数据类型之后，也就决定了向字段插入的数据内容; 不同的数据类型也决定了 MySQL 在存储它们的时候使用的方式，以及在使用它们的时候选择什么运算符号进行运算...，unsigned表示无符号列 -> ); 查看表的详细信息如下（在创建表的时候没有指定其长度，但是每一列都有自己默认的长度）： ?...当插入的年份不合法时，会用0000表示。 当插入的年份不合法时，会用0000表示。 当插入的年份不合法时，会用0000表示。...ENUM 是一个字符串对象，其值为表创建时在列规定中枚举（即列举）的一列值，语法格式为：字段名 ENUM （'值1'， '值2'， ........4、SET SET 是一个字符串对象，可以有零个或多个值，SET 列最多可以有 64 个成员，其值为表创建时规定的一列值，语法：SET（'值1'，'值2'，......
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