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SQL中的行转列和列转行

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。...01 行转列:sum+if 在行转列中,经典的解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...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...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

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SQL 中的行转列和列转行

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。...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。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。

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    MySQL中的行转列和列转行操作,附SQL实战

    本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....AS pivot_column, sales_amount AS value_columnFROM sales_table;在这个例子中,year、month和sales_amount三列被转换成了一行数据...在每个子查询中,pivot_column部分是列的名称,value_column则是该列的值。例如,假设我们有一个表格记录每月销售额,字段包括年份、月份和销售额。...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景,能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中,可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...想想如何在Excel中引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][行索引]。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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    列存储、行存储之间的关系和比较

    我们发现,按行存储的数据,最多能有5-10%的压缩比例; 2. 对于许多2K 和4K 的二进制数据页来说,为压缩和解压缩而增加的开销太大; 3. 在OLTP 环境中,大量读取和更新混杂在一起。...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。...这样也使得数据压缩变得更容易,因为一个列中的数据通常具有相同的数据类型。这种体系结构在处理数据仓库使用的海量数据时没有问题,但不适合需要进行大量以行的方式进行访问和更新操作的联机事物处理。...它可以是原始数据, 李静 等:列存储数据查询中的连接策略选择方法 853也可以是中间结果中的列。定义 7 (被探测列) 当从驱动列得到了一项数据以后, 在该探测列中查找符合条件的数据。...图 6 算法中2~5 行代码处理T 空间的中间节点, 为每个连接节点评估串行连接和并行连接的 I/O, 选取产生较小I/O 的连接方式。

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    如何使用 Python 只删除 csv 中的一行?

    在本教程中,我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...在此示例中,我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件,但这次我们使用 index_m 参数将“id”列设置为索引。然后,我们使用 drop() 方法删除索引标签为“row”的行。...输出 运行代码前的 CSV 文件 − 运行代码后的 CSV 文件 − 示例 3:删除带有条件的行 在此示例中,我们首先读取 CSV 文件,然后使用 drop() 方法删除“Name”列中的值等于“John...为此,我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据帧写回 CSV 文件,再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢

    今天收到一封邮件,来询问这样的问题: [5veivplku0.png] 这样的邮件,是直接的邮件,没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话,写信人的需求应该是这个样子的: 他的原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...,第一列为ID,其它几列为性状 2,使用的函数为data.table包中的melt函数 3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名...来信者需求: 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以用fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一列,如果没有ID这一列,全部都是性状,可以这样运行...:melt(dd),达到的效果如下: [2dtmh98e89.png] 所以,就是一个函数melt的应用。

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    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    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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    使用VBA删除工作表多列中的重复行

    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。...如果没有标题行,则删除代码后面的部分。...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。

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    Power BI 图像在条件格式和列值的行为差异

    Power BI在表格矩阵条件格式和列、值区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样的图像在不同的区域有不同的显示特性。...width='36' height='36'> " 把图片分别放入条件格式图标和列,表格格式设置区域的图像大小和度量值设置为相同值...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像的显示大小和图像本身的大小无关;列值的图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域的区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定的?不是。...条件格式的图像是否和施加条件格式的当前列值(例如上图的店铺名称)是完全一体化的? 答案是看情况。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该列设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在的缝隙,条件格式和列值融为一体。

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    传统的行存储和(HBase)列存储的区别「建议收藏」

    1 为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。...所以它们就有了如下这些优缺点: 行式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到的列会被读取 Ø 投影(projection)很高效...下面才是那张表本来的样子。经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串才都变成数字了。...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛的图了,通过一条查询的执行过程说明列式存储...用数字去列表里匹配,匹配上的位置设为1。 3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。 4. 使用这个下标组装出最终的结果集。

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