标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。...注：本文学习整理自thesmallman.com，略有修改，供有兴趣的朋友参考。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...按行存储：数据按行存储在底层文件系统中，通常，每一行会被分配固定的空间 优点：有利于增加、修改整行记录等操作，有利于整行数据的读取操作 缺点：单列查询时，会读取一些不必要的数据 按列存储 ：数据以列为单位...，存储在底层文件系统中 优点：有利于面向单列数据的读取/统计等操作 缺点：整行读取时，可能需要多次I/O操作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159308
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。...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...由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取； 既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...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
---- 关于主从复制，目前用的比较普遍的是 RBR（Row-base replication） 这种方式，有这么一个问题大家可以一起思考一下。...问题： RBR 主从复制，主库表 A 有两个字段 (c1 int,c2 int)，从库表 A 有一个字段 （c1 int），主库对表 A 的 c2 字段执行插入或者更新操作，主从复制是否会受影响？...验证（版本 MySQL 5.7.25）： 主库 t1 表结构和数据， ? 从库 t1 表结构和数据， ? 从库复制状态： ? 主库执行 insert 操作： ? 从库查看复制状态和同步的结果： ?...原因： 对于主从复制，主从同步的表结构其实是可以不一致的，主库表的列数可以比从库表的多，也可以比从库表的少，但是这种场景对于复制无影响也是有条件的。 条件： 1. 相同列的定义顺序必须完全一致。...相同列的定义一定在在差异列之前。 3. 差异的列必须要有默认值。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题，一开始我想到的就是字符串拼接，后来在网上查了下，原来真的有现成的代码，不然挨个自己手写，真的不一定写得出来，这里拿出来给大家一起分享。...： 没想到这个代码还是蛮实用的： 原文链接：https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel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【逸】提问，感谢【Eric】给出的思路和代码解析，感谢【群除我佬】等人参与学习交流。
为了方便我们的讨论，我们假设每一行都包含一个用户的信息，每个用户的所有属性都整块儿存储在硬盘上。如下图所示，虚拟表（或者数组）中的列用来存储每个属性。 ? 在硬盘上，大量的页面用来存储所有的数据。...（这只是一个示例，事实上，操作系统会带来不止一页的数据，稍后详细说明） 另一方面，如果你的数据库是基于行的，但是你要想得到所有数据中，某一列上的数据来做一些操作，这就意味着你将花费时间去访问每一行，可你用到的数据仅是一行中的小部分数据...例如，DB2 for i有两种结构，分别是编码向量索引（EVIs）和物化查询表（MQTs），对于这样的操作都有很好的效果。并且DB2 for i给用户的数据是成批的（一次读取很多行），而不是一次一个。...另一方面，单纯给列式存储的表加索引，也不能使OLTP很高效。Mark曾经说过“这就像把很多的矮胖子放在一起”。行信息分散在很多存储页中。...即使整个数据库都存放在内存里，也需要消耗大量的CPU资源，来将一行中的所有列拼接起来。 下面总结这一课的关键内容。
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...有一个游戏玩家充值表（仅仅为了说明，举的一个小例子）， CREATE TABLE [Inpours] ( [ID] INT IDENTITY(1,1), [UserName...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
import java.util.Scanner; import java.util.HashMap; public class Main { publ...
2.1列存储 不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...然而，Sybase进一步阐述道，这仅仅是对基于行的方法所与生俱来的糟糕性能的一种补偿机制。 Sybase有很多事实支持它的论断，但这并不意味着Sybase避免任何形式的数据分区。...三、行列存储比较 将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似； 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。...因此, 有必要定义代价估计模型进行策略选择。 4.4.3 基于列的代价估计模型 查询计划的连接节点有两类：T 空间的中间节点和J 空间的叶子节点。
/// 判断datagrid是否点击的数据行 /// public static bool IsDataGridRowClick
ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行 =====前面学习相关内容==== 1.ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 2.ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版 =====end...==== 1.用Find、Findnext,再删除， 2.用SpecialCells(xlCellTypeConstants, 16)快速定位 以上两种方法都可以不用理会“关键字符”在那一列的情况下执行...， 【问题】 有人提出，程序运行时能否输入指定字符，输入指定列，再进行删除。...可以的，（其实以上两种方法的适应广泛度还比较高），既然有人提出，就写一个吧 【思路】 666，参考以前两篇吧 【代码】 Sub yhd_ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行()...InputRng.Address, Type:=8) DeleteStr = Application.InputBox("包含指定字符", xTitleId, Type:=2) '删除的行的关键字
标签：Excel技巧 有时候，我们使用Excel建立了大的数据库，但其中的某些列是隐藏的。现在，想将所有列（未隐藏列和隐藏列）的宽度进行更改，例如改为5。...然而，如果选择工作表中的所有列，然后使用功能区“开始”选项卡“单元格”组中的“格式——列宽”命令来修改列宽，此时隐藏的列将会被取消隐藏。...解决上述问题的一个方法是：使用功能区“开始”选项卡“单元格”组中的“格式——默认列宽”命令，如下图1所示。 图1 单击“默认列宽”命令后，会弹出一个名为“标准列宽”的对话框，如下图2所示。 图2
问题阐述 在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 Excel数据查找，相信多数的同学都不陌生，我们经常会使用vlookup等各类查找函数，进行数据的匹配查找。...比如：我们要查询A列中的单号是否在B列中出现，就可以使用Vlookup函数来实现。 但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT，在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。 但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式，我想有一个直接用的公式。 于是，我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整 这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。
今天没有学员提问 只有同事点名 怎么一键取消隐藏的行和列 假设一个表是这样的 我们看到不连续的字母和数字 就知道它有隐藏行列了 如何快速取消隐藏呢 直接上GIF 第一步 点击A和1的交界处全选...第二步 点击开始->格式->隐藏和取消隐藏->取消隐藏行/列 还有一种比较高端的方法 写VBA Sub showAll() Cells.Rows.Hidden = 0 Cells.Columns.Hidden
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...您可以通过运行导入 PyMySQL 的 Python 脚本来验证是否已安装 PyMySQL。如果没有错误，则 PyMySQL 已正确安装并可以使用。...游标是内存中的临时工作区，允许我们从数据库中获取和操作数据。在此示例中，我们假设我们有一个名为 Employees 的表，其中包含以下列：id、first_name 和 last_name。...这将打印 employee 表中每一行的first_name列和last_name列的串联值。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名...name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) # 输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples()
时间：2011-06-10 博客：http://blog.csdn.net/wwwwgou --============================================== --1.行转列...行转列字段值固定. --1.case when SELECT [name], [type1] = SUM(CASE [type] WHEN N'type1' THEN [amount] ELSE 0...行转列字段值不固定,只能拼SQL了. --1.case when DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET @sql = N'' SELECT @sql = @sql + N', '...(SELECT DISTINCT ','+QUOTENAME([type]) FROM #temp FOR XML PATH('')),1,1,'') +N')) b' EXEC(@sql) --2.列转行...name], type1, type2 FROM #temp) a UNPIVOT ([amount] FOR [type] IN([type1],[type2])) b 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读好运
前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。
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