根据你提供的问答内容,我将给出一个完善且全面的答案。
在SQL和Python中,如果需要在按不匹配日期分组的2个索引上转置一些SQL值,可以通过以下步骤实现:
SELECT date_column, SUM(value_column)
FROM your_table
GROUP BY date_column;
SELECT
date_column,
SUM(CASE WHEN index_column = 'index1' THEN value_column END) AS index1,
SUM(CASE WHEN index_column = 'index2' THEN value_column END) AS index2,
...
FROM (
SELECT date_column, index_column, SUM(value_column) AS value_column
FROM your_table
GROUP BY date_column, index_column
) AS subquery
GROUP BY date_column;
import pandas as pd
data = {
'date_column': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
'index_column': ['index1', 'index2', 'index1', 'index2'],
'value_column': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.groupby('date_column')['value_column'].sum()
result = result.reset_index().pivot(index='date_column', columns='index_column', values='value_column')
至此,你已经成功在按不匹配日期分组的2个索引上转置了SQL值,得到了转置后的结果。
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注意:在答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,这是因为问题要求不提及这些品牌商。如果你对这些品牌商的产品有兴趣,可以自行参考它们的官方文档和网站获取更多信息。
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