一、给过程或函数传递一个数组参数。 LOCAL ARRAYabc[5] abc[1]="A" abc[2]="B" abc[3]="C" abc[4]="D" abc[5]="E" CLEAR ?...数据传值，使用的是地址引用传值。 二、过程或函数传递返回一个数组。 LOCAL ARRAY abc[5] abc=returnarr() ?abc[1] ?abc[2] ?abc[3] ?...bbb[5] bbb[1]="一" bbb[2]="二" bbb[3]="三" bbb[4]="四" bbb[5]="五" RETURN @bbb Endfun 这里要注意二个方面，1、过程或函数中...三、过程或函数传递返回几个数组。 LOCAL ARRAY a[5] LOCAL ARRAY b[3] returnarr_more(@a,@b) ?a[1] ?a[2] ?a[3] ?b[1] ?...ENDFUNC 上面的代码，其实是引用址传递，过程或函数直接改变传递参数的值，而已。所以我们也可以看到有些函数的参数，有一个是返回值参数。就是上面的用法。 好了。总结这些，为狐友们参考！
正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。...df0.merge(df1, left_on="a", right_on="c") 除了 a 和 c 的单独列之外，它的结果与之前的合并几乎相同。这里，额外提两个特殊参数：笛卡尔积、使用后缀。...append 函数专门用于将行附加到现有 DataFrame 对象，创建一个新对象。我们先来看一个例子。...小结 总结一下，我们今天重新学习了 Pandas 中用于合并数据的 5 个最常用的函数。...）元素操作； append[5]：以DataFrame或dict对象的形式逐行追加数据。
2-递归查询关键部分： a-我的表结构： b-我的递归脚本： 用于查询：当前类目ID及所有的父级元素的ID使用逗号分割开的一个字符串： 下面脚本里使用了组合结果集的一个函数：GROUP_CONCAT...，使用该函数可以在查不到结果的时候继续给pid赋值，从而跳出循环，详细可参考文章下面的注意点。...： 函数：GROUP_CONCAT：将结果集链接在一起，使用逗号分隔，group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator...GROUP_CONCAT(ParentID) INTO pid FROM product_leimu WHERE 1=2; -- 找不到数据的情况下，通过函数GROUP_CONCAT组合之后，可以继续使用...INTO 给pid赋值，NULL 我们这里是想在查不到的结果的时候，通过WHILE的判断结束循环，如果不通过GROUP_CONCAT函数将结果传给pid，那么将会进入无线循环当中，是很坑的!!
：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并...应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...Keys to group by on the pivot table index....Keys to group by on the pivot table column....to use for aggregation, defaulting to numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值 关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框
成员(member）：每个级别中有一个或多个成员，例如，季度级别中有四个成员Q1、Q2、Q3、Q4。基于成员可用于分组和汇总数据。...旋转 旋转(Pivot)：基于数据轴(data axes)变换并产生全新可代替的数据表示，可增加数据灵活性和可重组性。转换常用于数据从一种格式变换为另一种格式。...分析算子 以下将以Spark SQL举例，说明ROLAP中常用的多维分析算子 GROUP BY GROUP BY 子句通过一组指定的分组表达式对行数据分组，并基于一个或多个聚合函数在对应行进行聚合计算，...PIVOT 子句可以在表名或子查询之后指定。 PIVOT 子句语法结构：基于FOR column_list 指定旋转后替换的列，IN expression_list 指定聚合列的条件。...LATERAL VIEW 子句可以与生成器函数（如 EXPLODE）一起使用，生成器函数将生成一行或多行的虚拟表，LATERAL VIEW 可以将把生成的行应用到每一个原始输出行上。
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。...直接在CALCULATE或CALCULATETABLE的过滤器参数中调用时，它不会实现结果表 通常和filter组合，如果是列名需要是filter处理的列名 D. 作用 忽略指定过滤器后进行计算。...Power Pivot中筛选条件的使用 Power Pivot函数——Related Power Pivot函数——智能时间函数DateAdd的用法及差异 Power Pivot中DAX的时间函数 Power...(合并查询) 函数应用案例： 如何快速找出包含英文关键词的数据？...（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？
2.5 select 对行或列筛选，比较有用的是其一些专属函数： select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with(...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...extract 除了seperate 外，函数 extract() 可以按照某种正则表达式表示的模式从指定列拆分出对应于正则表达式中捕获组的一列或多列内容。...2.11 处理关系数据 参见：中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见：34....dplyr 包的 summarse_at() 函数可以指定一批变量名与一批统计函数，自动命名结果变量，如: d.cancer %>% summarise_at( c("v0", "v1"), list(
最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。下图大致说明了一个简单的分组聚合过程。...语法 Pandas中的Groupby是一个强大的功能，用于将数据集按照指定的条件进行分组和聚合操作。它类似于SQL中的GROUP BY语句，可以对数据进行分组并对每个组进行统计、计算或其他操作。...agg()：自定义聚合函数，可以使用numpy函数或自己定义的函数进行聚合。 这些聚合函数可以应用于单个列或多个列，也可以同时应用于多个列。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...Pandas是一个强大的数据分析工具，而pivot()函数是Pandas中的一个重要函数，用于数据透视操作。它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。
实例演示 以下面的场景作为示例进行讲解： 学生表： 一张简单的学生表，其中记录了学生ID、名称、班级ID 借阅表： 一张简单的借阅表，当中记录了借阅的书籍和对应借阅学生ID,但是每行中的学生名称和班级...函数 对于concat函数，如果有不清楚的话建议阅读这篇文章 https://www.w3resource.com/mysql/string-functions/mysql-concat-function.php...即，借阅ID、学生名称、班级ID，那么下一步我们只需要通过concat函数进行字符串拼接就可以了。...," where id = ",a.id,";") from book_borrow a inner join student b on a.student_id = b.id; 执行之后便是我们想要的结果了...b.class_id," where id = ",a.id,";") from book_borrow a inner join student b on a.student_id = b.id; 将上面查询到的结果放到文本编辑器中
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...) 函数按照 course_name 的排序顺序，将 score 合并成一个字符串； 使用 SUBSTRING_INDEX() 函数截取合并后的字符串中需要的值，并进行命名； 将结果按照学生姓名进行聚合返回...需要注意的是，GROUP_CONCAT() 函数会有长度限制，要转化的字符数量过多可能引起溢出错误。 总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。
[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程： 分割：按条件把数据分割成多组； 应⽤：为每组单独应⽤函数； 组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。...pivot_table) # 结果 地区 北京 上海 产品 A 100 150 B 200 250
合并文本：使用CONCATENATE函数或“&”运算符将多个单元格的文本合并为一个。 宏和VBA编程 录制宏：自动记录一系列操作，以便重复执行。 VBA编程：编写VBA代码实现自动化和定制化功能。...数据导入和处理 从外部数据源导入：如从数据库、网站或文本文件导入数据。 Power Query：用于数据清洗、转换和加载的强大工具。...grouped_data % group_by(group_column) %>% summarise(sum = sum(numeric_column)) 合并数据：使用...()或pivot_wider()在长格式和宽格式之间转换数据。...，基础R没有直接的函数像pivot_wider()那样工作，但可以使用reshape()函数： library(reshape) long_data <- acast(data, date + id_variable
从逻辑上讲，HAVING 子句是从应用了任何 FROM、WHERE 或 GROUP BY 子句的 SELECT 语句而生成的中间结果集中筛选行。...选择列表中的项包括下列内容： 一个简单表达式，例如：对函数、变量、常量或者表或视图中的列的引用。 一个标量子查询。该 SELECT 语句将每个结果集行计算为单个值。...（通常是表值函数），并将所有这些计算的结果合并起来。...这两个子句指定一系列搜索条件，只有那些满足搜索条件的行才用于生成结果集。我们称满足搜索条件的行包含在结果集中。 HAVING 子句通常与 GROUP BY 子句一起使用来筛选聚合值的结果。...但是，也可以不使用 GROUP BY 而单独指定 HAVING。HAVING 子句指定在 WHERE 子句筛选之后应用的其他筛选器。这些筛选器可应用于选择列表中使用的聚合函数。
3.1 入门基础知识 3.1.1 数据类型的设置 3.1.2 标题的升降设置 3.1.3 “转换”与“添加列”选项卡中的功能 3.2 删除行或列操作 3.2.1 选择列与删除列 3.2.2 删除行与保留行...3.8 追加查询与合并查询 3.8.1 实例1：使用追加查询批量合并多个Excel工作表数据 3.8.2 认识合并查询的6种类型 3.8.3 实例2：使用合并查询完成各种数据匹配 第4章 M函数和M...5.4 各种数据结构的拆分、合并、截取和替换实战 5.4.1 实例1：表的拆分与合并应用 5.4.2 实例2：列表的拆分与合并应用 5.4.3 实例3：拆分和提取文本值中的数值并求和 5.4.4 对文本值进行截取的函数...5.5.2 实例2：根据标准答案计算多选题的得分 5.6 分组函数Table.Group及其应用 5.6.1 Table.Group函数和常规分组计算 5.6.2 实例：条件分组计算和数据清洗整理获奖数据...Excel工作簿中的多个工作表的数据 6.1.2 实例2：获取并合并多个文件夹下的Excel工作簿中的数据 6.1.3 实例3：获取网页中的表格数据 6.1.4 实例4：获取CSV或TXT文件数据 6.1.5
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式
其实前面在学合并的时候已经学过类似的功能了：左连接、右连接、内连接、全连接（第6天：数据合并）。今天来学数据的聚合。什么叫聚合呢？来看个例子： 有一份数据，数据名为family： ?...学过SQL的人知道，典型的SQL查询语句应该是： select mean(salary) from family group by fam 从数据family这份数据中，找出每个fam group下的mean...于是就得到了聚合函数的第一种写法： family['salary'].groupby(family['fam']).mean() 大图解释： ? 结果为： ?...，这是传入的是一个list了，结果如下： ?...agg()不仅可以发挥自定义聚合函数的作用，还可以一次性对多个函数进行聚合运算： family.groupby('fam')['salary'].agg(['mean','sum', max2]) 结果为
( SUM(Quantity) FOR [Year] IN ([1996],[1997],[1998]) )x /* TSQL中pivot的结构： ● 用于生成...Year是透视列，用于生成维度。 pivot首先将聚合列之外的列进行分组，并对其实现聚合。...根据FOR [Year] IN子句中的值，在结果集中来建立对应的新列，本例中即是列，， 对于新列，，中的取值，取中间结果集中与之相对应的值。...如对于客户ANTON，1996列中的值就选择中间结果中对应的Total值，同理列中为。 并将中间结果pivot表命名为x。...3->最外层的SELECT语句从pivot表生成最终结果,此处因Orders表仅有列，故直接将结果用一个SELECT返回，有嵌套的SELECT参照下例。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...上面的逻辑同样适用于DataFrame的轴向合并: df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((3,2)),index=['a','b','c'],columns=...transform函数 transform会将一个函数运用到各个分组，然后将结果放置到适当的位置上。...apply函数 同agg一样，transform也是有严格条件的函数，传入的函数只能产生两种结果:要么产生一个可以广播的标量值，如np.mean，要么产生一个相同大小的结果数组.最一般化的GroupBy...如果想使用其他聚合函数，将其传入aggfunc即可，例如使用count或len可以得到有关分组大小的交叉表: tips.pivot_table('tip_pct',index=['sex','smoker
10.1 GroupBy机制 Hadley Wickham（许多热门R语言包的作者）创造了一个用于表示分组运算的术语"split-apply-combine"（拆分－应用－合并）。...最后，所有这些函数的执行结果会被合并（combine）到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。图10-1大致说明了一个简单的分组聚合过程。 ?...字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系。 函数，用于处理轴索引或索引中的各个标签。 注意，后三种都只是快捷方式而已，其最终目的仍然是产生一组用于拆分对象的值。...传入的那个函数能做什么全由你说了算，它只需返回一个pandas对象或标量值即可。本章后续部分的示例主要用于讲解如何利用groupby解决各种各样的问题。...DataFrame有一个pivot_table方法，此外还有一个顶级的pandas.pivot_table函数。
merge()产生最终结果的函数： def merge_sort(array): # 如果输入数组包含元素不超过两个，那么返回它作为函数结果 if len(array) < 2: return...这意味着该函数现在可以递归地将相同的过程应用于low，然后high对整个列表进行排序。...对于快速排序，那将是最坏的情况。 如你所见，快排的效率通常取决于pivot选择。如果输入数组未排序，则将第一个或最后一个元素用作，pivot将与随机元素相同。...但是，如果输入数组已排序或几乎已排序，则使用第一个或最后一个元素作为pivot可能导致最坏的情况。pivot随机选择使其更有可能使快排选择一个接近中位数的值并更快地完成。...当所选择的pivot是接近阵列的中位数，最好的情况下会发生O（n），当pivot是阵列的最小或最大的值，最差的时间复杂度为O（n 2）。
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