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2.25 PowerBI数据建模-排名：RANKX，RANK，ROWNUMBER

1 单个字段排名2 单个字段分组排名3 多个字段排名计算表：1 新建计算表，并一步到位增加一列单个字段排名2 新建计算表，并一步到位增加一列单个字段分组排名3 新建计算表，并一步到位增加一列多个字段排名举例使用不同函数实现各种场景的排名...RANKX不支持按多个依据排名，可以做两次排名叠加，按产品个数放大销量排名的倍数，然后在这个基础上叠加产品排名。...，RANK可以自由地补充排名依据按需要去并列，ROWNUMBER会在RANK的基础上增加一个按照排名字段升序彻底去并列。...因此，第1种场景中的度量值都自然就会按分组排名。4 多个字段相对排名第3种场景下，表中有两个维度字段，人员和产品，除了分组给产品排名，还有一种情况就是把人员&产品当作排名对象，按销量做排名。...(CALCULATE(SUM('销售表'[数量]),ALLEXCEPT('销售表','销售表'[人员],'销售表'[产品])),DESC,[人员],ASC,[产品],ASC))计算表1 新建计算表，并一步到位增加一列单个字段排名按每个产品的总销量排序

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    总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

    个⼯作簿的多个sheet(⼯作表) 查看数据 这里为大家总结11个常见用法。...'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第⼀⾏ df.iloc[0,0] # 返回第⼀列的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 这里为大家总结16个常见用法。...df.columns= ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull...col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按列col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表

    3.5K30

    在VFP9中利用CA对远程数据的存取进行管理（二）

    TABLES中的表名提供一个表名列表，这个顺序与表在SQL的INSERT，UPDATE和DELETE中出现的顺序应一致。...,还必须设置正确主键值列表（KEY　LIST） 批量更新 在表缓存的模式下，如果CA的BATCHUPDATECOUNT值大于1，CA对象使用批量更新模式对远程数据进行数据更新，在这种模式下，根据不同的数据源...CA中的事件基本上可以分为如下几类，每一类都对应几个事件，这些事件又与相关的方法有紧密的联系： 一、与CA对象关联的临时表（CURSOR）相关的事件： BeforeCursorfill AfterCursorfill...该事件有两个参数：cAlias和lResult。cAlias是附加的临时表的别 名，lResult的值表明附加是否成功。...6、AfterCursorDetach：在CA对象解除附着的临时表后立即发生。两个参数cAlias和lResult。参数说明同4。

    1.5K10

    Day6-学习dplyr_R包

    Day6-学习dplyr_R包加载包library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test 按列筛选,列名列号都可以.select(数据框，列号/列名)3.filter()筛选行filter(数据框，列名==想筛选的值的行)4.arrange()...,按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(数据框, 排序的列名)，desc从小到大排序参数5.summarise()：汇总正在上传图片...dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd.../ctr + shift + M)2：count统计某列的unique值dplyr处理关系数据1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.简单合并：bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数

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    MySQL学习笔记-基础介绍

    在[1,10]间的记录，按Sroomid升序排序 select * from Students.Student where Sno between 1 and 10 order by Sroomid;...6.3、连接查询 连接查询是把两个或两个以上的表按某个条件连接起来，从中选取需要的数据。...连接查询是同时查询两个或两个以上的表时使用的。当不同的表中存在相同意义的列时，可通过该字段来连接这几个表。 MySQL支持不同的连接类型：交叉连接、内连接、自连接查询。...语法格式： //列名列表:可以来自不同的表 select 列名列表 from 表1,表2 where 表1.列1 = 表2.列2; //查询Student和StudentCourse表的记录，但是必须...语法格式： //列名列表:可以来自不同的表 //左连接，join左边的表是主表，右连接，join右边的表是主表 //以某一个表为主表，进行关联查询，不管能不能关联上，主表的数据都会保留，关联不上的以null

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    pandas技巧4

    df.loc[0,:] # 返回第一行（索引为默认的数字时，用法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数 df.ix[[:5],["col1","col2"]] #...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 data.str.contains("s") # 数据中含有...= value2] # 选取col_name字段不等于value2的数据 数据清理 df.columns = ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull...0.5的行 df.sort_index().loc[:5] #对前5条数据进行索引排序 df.sort_values(col1) # 按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values..., values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表

    3.4K20

    MySQL进阶

    MEMORY（现在一般用 Redis）：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY 的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。...# 索引 索引优缺点 优势 劣势 提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本 索引列也是要占用空间的。 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低 CPU 的消耗。...针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。...] CHECK OPTION] 查询 查看创建视图的语句： SHOW CREATE VIEW 视图名称; 查看视图数据（同查表）： SELECT * FROM 视图名称...; 修改 方式一（同创建视图语法...MySQL 允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql 提供了两个选项：CASCADED 和 LOCAL，默认值为 CASCADED。

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    SQL命令 ORDER BY（一）

    如果提供了列别名，ORDER BY首先引用列别名，然后引用任何没有别名的列名。 如果列别名和非别名列名之间存在歧义，ORDER BY子句将生成SQLCODE -24错误。...但是，如果列别名与别名列名相同，这种明显的歧义不会生成错误，但可能会产生意想不到的结果。...它们不指向表本身中列的位置。 但是，可以按列号对SELECT *结果进行排序; 如果RowID是公共的，它就被计算为第1列，如果RowID是隐藏的，它就不被计算为第1列。...街道名由两个部分组成，中间用一个空格隔开。 比较下面两个例子。...SELECT子句列表中第三个列表项(C)的数据值按升序排序; 在这个序列中，它按降序对第7个列出的项(J)值进行排序; 在其中，它按升序对第一个列出的项(A)值进行排序。

    2.6K30

    Python常用小技巧总结

    ] # 返回第⼀列的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数 df.ix[[:5],[...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 df.columns= ['a','b','...c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame...col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby...，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序。

    9.4K20

    2.31 PowerBI数据建模-窗口函数并不难，真的像窗口一样

    1 不用排名列，直接使用ORDERBY给“窗口”新表的Key排序；2 基于当前行，进行与该行相对位置（也可以是绝对位置）有关的取数；3 有些窗口函数可以返回行序号，用于排名；有些窗口函数可以返回一个一行或多行的表...，用于CALCULATE的筛选器，比如计算累计、上一名、第一名等。...：“窗口”新表；ORDERBY：排序依据；空白参数：保留的参数位置,暂时无用；PARTITIONBY：窗口内再分小窗口，实现分区排序，如省略，视同只有一个分区；MATCHBY：当“窗口”新表中没有Key...如下右图中，上一名销售人员度量值中使用的是维度表中的字段，表视觉对象中的销售人员字段使用的是事实表中的字段，返回的结果无效。使用时需要注意，确保视觉对象中的字段与窗口函数调用的字段一致即可。...（用年和月两个字段来举例会更贴切），此时，创建“窗口”新表和排序的时候，要把年月和年周字段都放到窗口函数的参数中去。

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    SQL 语法速成手册

    内连接 vs 自然连接 内连接提供连接的列，而自然连接自动连接所有同名列。 外连接返回一个表中的所有行，并且仅返回来自次表中满足连接条件的那些行，即两个表中的列是相等的。...只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后。 应用场景 在一个查询中从不同的表返回结构数据。 对一个表执行多个查询，按一个查询返回数据。...ASC ：升序（默认） DESC ：降序 可以按多个列进行排序，并且为每个列指定不同的排序方式 指定多个列的排序方向 SELECT * FROM products ORDER BY prod_price...GROUP BY 可以按一列或多列进行分组。 GROUP BY 按分组字段进行排序后，ORDER BY 可以以汇总字段来进行排序。...，当触发器所在表上出现指定事件时，将调用该对象，即表的操作事件触发表上的触发器的执行。

    16.9K20

    如何使用DNS和SQLi从数据库中获取数据样本

    当然，对于这个演示我使用SQL Server Management Studio来显示结果发出查询，但实际上这与通过SQLi实现这一点并没有太大区别，唯一的不同就是需要对部分查询进行URL编码。...内部SELECT语句（在上面截图中调用的）返回Northwind数据库中表名的前10个结果，并按升序字母顺序排序。然后，外部（第一个）SELECT语句选择按字母顺序降序排序的结果集的第一个结果。...此查询的结果是我们检索Northwind数据库中第10个表的名称。你是不是感到有些疑惑？让我们来分解下。 以下内部的SELECT语句，它将返回10个结果并按升序字母顺序排序。 ?...如下所示，完整的查询只返回第10个表的名称。这是因为我们首先返回了10个结果，并按升序字母顺序排序，然后我们又执行了第二个SELECT，其中只返回按降序字母顺序排序的第一个结果。...这样一来查询结果将只会为我们返回表名列表中的第10个结果。 ? 知道了这一点后，我们就可以使用Intruder迭代所有可能的表名，只需修改第二个SELECT语句并增加每个请求中的结果数即可。 ?

    11.5K10

    SQL 语法速成手册

    内连接 vs 自然连接 内连接提供连接的列，而自然连接自动连接所有同名列。 外连接返回一个表中的所有行，并且仅返回来自次表中满足连接条件的那些行，即两个表中的列是相等的。...只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后。 应用场景 在一个查询中从不同的表返回结构数据。 对一个表执行多个查询，按一个查询返回数据。...ASC ：升序（默认） DESC ：降序 可以按多个列进行排序，并且为每个列指定不同的排序方式 指定多个列的排序方向 SELECT * FROM products ORDER BY prod_price...GROUP BY 可以按一列或多列进行分组。 GROUP BY 按分组字段进行排序后，ORDER BY 可以以汇总字段来进行排序。...，当触发器所在表上出现指定事件时，将调用该对象，即表的操作事件触发表上的触发器的执行。

    17.2K40

    Pandas速查卡-Python数据科学

    col列大于0.5的行 df[(df[col] > 0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行 df.sort_values(col1) 将col1按升序对值排序 df.sort_values...(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2...，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表...data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1,...df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col

    9.2K80

    excel如何分组求和

    一、简单数据做分组求和 在进行分组求和前，先解释一下下面将要用到的两个函数，以便大家能够对于用到的函数理解深刻。...by_col是一个可选参数（excel中带[]的参数表示是可选参数，一般都有默认值，可以省略），它用于指定是按行还是按列比较唯一值，默认为FALSE，表示按行比较唯一值，如果设置为TRUE，函数将按列比较数组中的值...接下来，进行求和计算各自的总销量，在总销量列，利用SUMIF函数进行求和，在F2单元格输入=SUMIF(B2:B8,E2,C2:C8)，这里稍微解释一下参数设置，B2:B8代表想要搜索的区域，E2表示对照的条件单元格...二、较为复杂的数据做分组求和 如果销售人员繁多，且要求我们进行排序，做计数与求和，这样的话单单靠上面的方法在家排序的话虽然也能完成，但耗时颇多，接下来教给大家一个简单的方法。...第一步：先对员工姓名列打上筛选标，如下图所示，先选中B:C单元格区域，再点击筛选，那么员工姓名和销量字段将会出现筛选标。 点击筛选标，点击导出，在点击导出结果至新工作表。

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    轻松创建本地 SSL 证书：无需进行任何配置 | 开源日报 No.301

    应用程序的应用，使用 Wine 和 Box86/Box6 可以在 Android 设备上运行 Windows (x86_64) 应用程序 使用 Wine 和 Box86/Box64 技术 提供安装 APK...提供外部插件支持 解决了 Heroku 封禁问题 支持多设备 Baileys 框架 提供各种游戏：Connect Four、Tic Tac Toe、Number Guessing 等 支持不同部署方法：...提供一个允许列表 (allowlist.conf)，区分可能被误认为一次性的但实际上不是的域名。 提供贡献指南，允许社区通过提交 PR 添加新域名或请求删除现有域名，并要求在 PR 中提供验证来源。...支持多种编程语言的示例用法，包括 Python、PHP、Go、Ruby on Rails 等，以及作为 PyPI 模块的可用性。...通过维护脚本 (maintain.sh) 管理和更新域名列表，包括大小写转换、排序、去重和删除允许列表中的域名。

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