小勤：前面你的很多个关于PowerQuery的内容里都涉及到逆透视，这到底是什么意思呢？这个概念一直觉得似懂非懂的，有没有简单点的语句总结一下？ 大海：嗯，一维表和二维表的概念了解吗？...最好是都能讲一下，感觉有点power query 基础操作的东西会用，但对概念还有点似懂非懂，这样导致东西一变就抓瞎了，现在只会照葫芦画瓢，葫芦稍微动一下就不行了。 大海：嗯。没关系，先练好基本操作。...首先，关于一维表和二维表、透视和逆透视，我先做个简单的例子给你们看一下。 大海：其实，所谓透视，就是从一维表到二维表（甚至更多维度）形成交叉汇总的过程；相反，从二维表向一维表的过程就是逆透视。...最后的建议是，有时间先多练习一下数据透视。比如可以练一下没有PQ的时候，用数据透视做逆透视的方法，具体参考案例《二维表转一维表用多重数据透视？弱爆了！》，体会一下两者之间的差别和优缺点。...这里也顺便说一下，学Power系列套件的话，最好是数据透视的技能和思维要练好，这是往上走的关键点，尤其是到了后面的Power Pivot和BI的东西，公式函数部分反而不需要太精通都可以。
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...（0和1），都是按照字典序排序的结果，这也呼应了Excel中关于数据透视表的介绍。...完整的实现数据透视表及其结果如下： ? 当然，注意到这里仍然是保持了数据透视表结果中行key和列key的有序。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。
php artisan make:migration create_table_test –table=test_a 修改表 Schema::table(‘test’, function (Blueprint...string’,’t_id’, [‘length’ => 200]); }); php artisan make:migration create_table_test –create=test_a 创建表
大家好 最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！...[format,png] 目录： excel逆透视技巧 Pandas逆透视技巧1. excel逆透视技巧 excel做逆透视操作是需要用到Power Query。...Pandas逆透视技巧 我们要做的是透视的逆向操作，也就是逆透视，pandas自然也提供了非常方便的函数方法，让我们来一起看看吧。...，也就是逆透视的操作。...其实excel和pandas都提供了很简单直接的处理方法，大家熟悉操作后自然就能轻车熟路，高效解决问题啦。
groupby机制 组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...交叉表是透视表的特殊情况 ? 另一种方法：groupby+mean ?...透视表中常用的几个参数： index：行索引 columns：列属性 aggfunc：聚合函数 fill_value：填充NULL值 margins ：显示ALL属性或者索引 ?...一图看懂透视表 ?
前言 数据透视分析是一种强大的工具，可以帮助我们从大量数据中提取有用信息并进行深入分析。而在Java开发中，可以借助PivotTable，通过数据透视分析揭示数据中的隐藏模式和趋势。...本文将介绍如何使用Java来构建PivotTable以及实现数据透视分析，并将其导出为PDF。...创建数据透视表并导出为PDF 创建步骤： 创建工作簿(workbook)，工作表(worksheet)。 设置数据：在指定位置设置数据区域。...worksheet.getRange("A1"), "pivottable1"); worksheet.getRange("J1:J16").setNumberFormat("$#,##0.00"); //4.配置透视表的字段...通过操作PivotTable的字段和选项，我们能够快速调整和重新组织数据，以便更好地理解和分析数据。
Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...df['b'].sum()是对b列求和，结果是21，和a列无关；所以我们可以自己按照根据a列分表再求和的思路去实现。...同样的方法可以写出df_value_max(df)、df_value_min(df)、 df_value_min(df) df_value_avg(df)等；如果需要对除a外的所有列进行分组求和操作，可以用...去重的数据透视表计数 另外还有一个很重要的需求是统计某列不重复元素的计数，这个用数据透视表是不能直接算出来的，例如有一个用户订单表，一个用户可能下了多个订单，用户有渠道属性，需要统计一段时间内各渠道的付费用户数...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?
小勤：怎么样能够将部分筛选的数据和总体的数据放到一起去比较？比如这个区域的销售量和总计的放到一起。 大海：你这不是已经实现了吗？ 小勤：不是啊。...Step-01：将数据添加到数据模型 Step-02：创建数据透视表 小勤：这个不还是那个数据透视表吗？除了添加到数据模型之外，操作一点儿差别都没有啊。 大海：是的啊，但接下来就不一样了。...你看这里： 小勤：这不还是数据透视表里的选项吗？ 大海：呵呵，你去看看传统数据透视表的这个选项？ 小勤：晕菜，怎么是灰的？不给选啊。 大海：对的，就是不给选。 小勤：这不是搞歧视吗？...真是嘢，在Power Pivot里生成的数据透视表选了“汇总中包含筛选项”就可以了。 大海：嗯。慢慢你就会发现Power Pivot比传统数据透视表强大得不止一丢丢了。...小勤：看来又得更加努力了，现在数据越来越多，领导要求又越来越复杂，传统数据透视表真是搞不定了。
在Excel中，数据透视表是一个非常强大的工具，而且非常适合普通人使用，不需要有什么高深技巧，通过一些拖拽操作就能够完成较为复杂的数据汇总、分析等操作。...接触sql语句之后，发现数据透视表其实和sql语句的原理是一样的，不知道它的底层是不是就是使用了sql语句。...如果将数据源读取到透视表，再使用透视表的功能进行处理就可以简化sql语句的编写，也不需要再重新读取数据。...xlExternal指明的就是外部的数据源，可以通过sql语句读取出数据，然后使用这个数据来创建透视表，在CADO里面增加1个函数： 'rng 透视表的位置 Function ResultToPivotCache...errHandle: StrErr = Err.Description ResultToPivotCache = RetCode.RetErr End Function 调用测试： 生成之后的透视表和使用
查看系统支持的字符集： show charset; 查看系统所支持的校验集： show collation; 注意：字符集和编码集的名字示平台而定会有差异。...修改和删除数据库 4.1 数据库修改 ALTER DATABASE db_name [alter_spacification [,alter_spacification]...]...users 表存储引擎是 MyISAM ，在数据目中有三个不同的文件，分别是： users.frm：表结构 users.MYD：表数据 users.MYI：表索引 而如果使用InnoDB引擎，则只会生成....frm和.ibd后缀的文件。...查看表结构 desc 表名; 八.
库操作 创建数据库 create database name 创建库的本质其实是在一个路径下创建一个目录。...显示当前所在数据库： select database(); 修改数据库 ALTER DATABASE db_name 对数据库的修改主要指的是修改数据库的字符集或者校验规则 修改数据的字符集 表操作...md5值', birthday date comment '生日' ) character set utf8 engine MyISAM; 在创建表时，后面可以跟上我们指定的engine和指定的字符集。...删除列： 修改列名称： 修改列名称时必须加上对应的属性 查看使用当前数据库的用户 show processlist 总结 本篇文章介绍了数据库和表的常见操作，包括创建、修改和查看数据库及表结构...此外，还涉及字符集和校验规则的管理，以及如何查看当前数据库的使用用户。通过这些内容，读者可以掌握数据库基础操作，提高数据库管理能力。
一、库的操作 1.1创建数据库 语法： create database [if not exists] db_name [create_specification] [create_specification...]; 注: create和databese是关键字。...---- 二、表的操作 2.1创建表 语法： create table table_name ( field1 datatype, field2 datatype,...最后设置字符集、校验规则和存储引擎可以忽略，会设置为我们默认的选择。 成员类型后面可以接comment ‘内容’ 。...，所以表数据和表结构存储在了一起。
快乐，是精神和肉体的朝气，是希望和信念，是对自己的现在和来来的信心，是一切都该如此进行的信心。...——果戈理 今天做了个小测试啊 我自己造了一百万多条(1029708条)数据 这里测试呢我们首先是编写了一个LEFT JOIN 连表SQL如下 SELECT * FROM `film`...` ON `film`.language_id = `language`.language_id 我们查询一百万多条后耗时为33457.8317 ms，大约30来秒，这是没有加索引的情况下 我们使用单表查询...发现仅仅多了一秒左右啊 上面的连表SQL，就算在language表的language_id上加了索引，也是耗时35314.184 ms 也远远没有我们的单表快 所以结论： 同样的数据，单表多次查询在正确使用下...，比连表确实快不少 但连表只需要一条SQL而单表需要写一大堆代码
最近写一个项目是基于laravel框架的，这个框架传言是为艺术而创作的优雅框架，简洁分明的风格，很吸引我，所以最近研究比较多。...laravel 本身php页面是用blade引擎，渲染数据格式： {{msg}} 但是熟悉Vue渲染的同学知道Vue的格式是： &l/ /t;div id="app"> {{ message }} laravel-china@leo作者 @/ /{{ item.id }} @{{ item.name...但是在laravel中必须考虑CSRF-TOKEN。
所以我先把这张表分为两个表。...（剩下13个我就不写excel啦） 那用python是如何实现的呢？ #查看订单明细号是否重复，结果是没。...value_counts() df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表...#先建立一个Dataframe sale_area=pd.DataFrame(sale.groupby("地区名称")["利润"].sum()).reset_index() #设置bins,和分组名称...最后想说说，我觉得最好不要拿excel和python做对比，去研究哪个好用，其实都是工具，excel作为最为广泛的数据处理工具，垄断这么多年必定在数据处理方便也是相当优秀的，有些操作确实python会比较简单
MySQL服务器中的 【数据库】 以文件夹的形式存放在data目录下，本章讲解如何优雅地使用SQL命令操作数据库和数据表。...思路1）： 通过重命名表的操作，将某个库中的所有表一个个地重命名到新库中 #具体步骤如下 #创建数据库 CREATE DATABASE 新库; #重命名表操作 RENAME TABLE 旧库.table1...---- 二、表操作 表的每一行（row）称为记录（Record），记录是逻辑意义上的数据； 表的每一列（column）称为分段（field），同一个表中列名不能相同 1.创建表 创建表前需使用USE命令指定前使用该数据库...(1) drop 永久删除表,删除表全部数据和表结构，立刻释放磁盘空间 drop table 表名; # (2) truncate 删除表全部数据，保留表结构，立刻释放磁盘空间 truncate...table 表名; # (3) delete 可以配合where 条件删除某行或整个表 delete from 表名; #delete 操作一行行删除数据，所以碰到表的数据量很大时，删除过程会很慢。
1、打开PLSQL，填写用户名和密码（初始有两个用户sys和system，密码是自己安装oracle数据库时定的），Database选择ORCL（默认数据库，oracle中创建的用户就像是mysql中建的数据库...（注：第二章图中的三个权限必须设置，否则会出现不能登录或者不能操作表的错误） 关于3个基本去权限介绍： connect : 基本操作表的权限，比如增删改查、视图创建等 resource： 创建一些函数...，比如簇、索引，创建表、列等 dba : 相当于管理员权限，拥有系统所有权限 4、登录新建的用户，点击前面提到的session——》log on，填写用户名和密码第三个还选orcl，...是对表的备注，然后在第二张图中填写需要的字段及其类型等，最后点击apply应用，如图 7、查看创建的表，点击左下角列表中的Tables，右键选自己新建的表，点击Edit date，编辑表中的内容就行了...以上就是在PLSQL中新建用户，创建表的步骤，谢谢！
问题引出 前面两篇教程我们陆续为大家介绍了模型类的基本增删改查操作，以及如何通过模型类进行批量赋值和软删除，今天我们继续为大家介绍模型类的高级特性 —— 访问器和修改器。...我们当然可以通过上述访问器和修改器完成这种操作，但是 Laravel 提供了更加快捷的方法，对于一个在数据库中类型为 JSON 或 TEXT 的字段，我们可以在模型类中将字段对应属性类型转化设置为数组，...然后在 users 表中设置 settings 类型转化格式为 array： protected $casts = [ 'settings' => 'array' ]; 接下来，我们来测试下保存操作...其它操作 Eloquent 模型类还为我们提供了诸如日期修改器、其它属性转化等功能，但是没有高频应用场景，我一般就是用默认日期设置，至于除数组/JSON之外的其它属性转化可以通过良好的数据库设计和业务逻辑来实现...下一篇，我们将基于 Eloquent 模型类实现一些更高阶的功能 —— 查询作用域和模型事件，敬请期待。 本系列教程首发在Laravel学院（laravelacademy.org）
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