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你真的会玩SQL吗？透视转换的艺术

冷落的Top和Apply 你真的会玩SQL吗？实用函数方法汇总你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上）你真的会玩SQL吗？...以上VALUE属性保存了多个不同数据类型的值，可以实现要添加新的属性时不用添加列，直接保存。...但是这样查询我们希望把数据旋转为每个属性占一列的传统方式，然后再保存到临时表中处理后续查询称之为透视转换技术。在这里需要回看一下你真的会玩SQL吗？...透视转换的步骤：分组：这里需要为每个对象从多个基础行来创建单独的一列数据，这意味着要对行进行分组，这里依据的是objectid列。...扩展：从结果列考虑每个唯一的属性都需要一个结果列，对应的是attribute列。这里是attr1,attr2……attr5，列中包含5个表达式。

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VBA创建多个数据源的数据透视表

1、需求：有多个表数据，格式一致，需要创建到1个数据透视表。 2、举例：比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。 ?...3、代码实现用过Excel的应该都用过透视表功能，透视表功能非常强大，而且简单易用，我们一般用透视表都是处理单独1个Sheet的数据，如果要完成多个Sheet的透视处理，可能大家想到的最直接的方法是复制到...我们要完成这个功能，比较好的方法是用SQL语句将多个表拼接到一起再用数据透视表。...用SQL语句对数据源的格式要求比较严格，所以表格要比较规范，建议：标题在第1行每一列保证数据格式是一致的，不要又有数字又有文本如果你会SQL语句的话，不需要VBA也可以完成这个任务，例子需要的SQL...Union All Select *,'2月' as 月份 from [2月$] Union All Select *,'3月' as 月份 from [3月$] 'x月' as 月份目的是为了在透视表里看出数据是属于哪一个

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站在前人的肩膀上重新透视C# Span数据结构

Span和Memory都是包装了可以在pipeline上使用的结构化数据的内存缓冲器,他们被设计用于在pipeline中高效传递数据。定语解读这里面许多定语，值得我们细细揣摩： 1....视图：操作结果会直接体现到底层的连续内存。至此我们来看一个简单的用法，利用span操作指向一段堆栈空间。...• 注意Slice切片方法，内部实质是产生新的Span，是一个新的视图，对新span的操作会体现到原始底层数据结构。...case2对底层字符串切片，虽然会产生不同的透视对象Span，但是实际引用了的原始内存块的偏移区间，不存在分配新内存。...Span,ReadonlySpan 包装了对于任意连续内存快的透视操作，但是只能被存储堆栈上，不适用于一些场景，例如异步调用，.NET Core 2.1为此新增了Memory[4] , ReadOnlyMemory

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站在前人的肩膀上重新透视C# Span数据结构

Span和Memory都是包装了可以在pipeline上使用的结构化数据的内存缓冲器,他们被设计用于在pipeline中高效传递数据。定语解读这里面许多定语，值得我们细细揣摩： 1....视图：操作结果会直接体现到底层的连续内存。至此我们来看一个简单的用法，利用span操作指向一段堆栈空间。...• 注意Slice切片方法，内部实质是产生新的Span，是一个新的视图，对新span的操作会体现到原始底层数据结构。...case2对底层字符串切片，虽然会产生不同的透视对象Span，但是实际引用了的原始内存块的偏移区间，不存在分配新内存。...Span,ReadonlySpan 包装了对于任意连续内存快的透视操作，但是只能被存储堆栈上，不适用于一些场景，例如异步调用，.NET Core 2.1为此新增了Memory[4] , ReadOnlyMemory

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【每日一课】第14课：Excel2010数据透视表简介-一个示例数据透视表的本质用途

课程名称 Excel 2007/2010表格基础入门和常用函数视频教程（共40课）第14课：Excel2010数据透视表简介-一个示例数据透视表的本质用途课程目的能基本掌握excel常用的表格设置和常用的技巧...，同时掌握日常工作中常用的函数，告别菜鸟，巩固基础。...课程详情本套教程是尚西老师2014年1月份针对07和10版本重新升级录制的，属于菜鸟入门级，一共40课，前15课是基础表格操作和技巧，后25课是常用的函数精选。...专业从事物流与供应链数据分析培训，担任中国最大的物流论坛—物流沙龙论坛版主。曾供职于广州某大型国企、宏碁电脑、联想集团等，历任3PL仓储专员、国际物流主管、渠道主管、项目主管。...9年的从业经历，陆续做过仓储、运输、承运商管理、TMS运输计划、港台出口物流操作与管理，区域物流管理、物流规划。

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sql修改语句_数据透视表中的字段能不能进行修改

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HSQL 修改 table column 时，是可以指定 default value 的 ALTER TABLE 文档代码 ALTER TABLE MCR_RESULT_MILEAGE ADD...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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数据透视的时候也能直接将多个内容合到一个格里！含识别和理解参数的方法。

小勤：怎么实现透视的时候也能把多个内容合并起来放到一个单元格里？大海：在Power Query或Power Pivot里实现起来都很简单啊。小勤：不对啊。...我用Power Query操作的时候，有多项内容的直接报错了：大海：给生成的透视步骤加上第3个参数就可以了：小勤：这又是个隐藏的参数？...大海：碰到这种情况的时候，就可以查函数帮助了（当然，如果平时多看一些相关的文章，就会有很多很好的经验），比如，直接在PQ里加一个步骤，输入函数名称并回车，就可以看到这个函数的相关信息了：小勤：看名称这是一个函数的意思...大海：这个也很简单，首先，你看帮助里面有没有关于这个参数的示例，如果有，就很容易判断，比如这个函数的示例：第三个参数用了List.Max，说明这个参数要接收的内容就是一个列表啊。...大海：刚开始的时候，你可能会觉得Power Query里函数的参数比较复杂，但当你慢慢熟悉一些常用的函数的情况后，就很容易形成一些有用的判断经验了，平时多练，多结合函数的功能思考一下就好了。

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

导读数据透视表是一个很重要的数据统计操作，最有代表性的当属在Excel中实现（甚至说提及Excel，个人认为其最有用的当属三类：好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能）。...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等；上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...04 SQL中实现数据透视表这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...实际上，SQL中原生并不支持数据透视表功能，只能通过衍生操作来曲线达成需求。...值得指出，这里通过if条件函数来对name列是否有实际取值+count计数实现聚合，实际上还可以通过if条件函数衍生1或0+sum求和聚合实现，例如： ? 当然，二者的结果是一样的。

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【Java 进阶篇】深入理解 SQL 聚合函数

聚合函数能够将一列的多个值合并为一个单一的值，并提供对数据的有用摘要。 SQL 中的常见聚合函数包括 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX() 和 MIN()，它们可用于不同类型的数据操作。...聚合函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，以根据一个或多个列对数据进行分组，并在每个分组上执行聚合计算。 2....GROUP BY 子句 GROUP BY 子句用于将结果集按照一个或多个列的值进行分组。它允许我们在每个分组上应用聚合函数，从而生成每个分组的摘要信息。...使用聚合函数进行数据透视聚合函数还可以用于数据透视，将数据表重新排列为透视表。透视表将不同的列值作为行，聚合函数的结果作为列。这在分析数据时非常有用。 7....在进行数据透视时，了解透视表的结构，以便更好地组织和理解数据。总之，SQL 聚合函数是处理和分析数据的重要工具，掌握它们的用法可以帮助您更好地理解和利用数据库中的信息。

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这个问题写SQL都不好，用Power Query却能随数据增加一键刷新

小勤：大海，公司有个数据本来应该2列的，他们分成好多个2列并排着录了，后面数据统计可麻烦了，怎么转成规范的数据啊？...大海：以前这个问题很多大神喜欢用SQL来解，但写SQL有个问题，就是如果再加个2列，那就得改SQL了，现在的话建议用PowerQuery来解。小勤：我也尝试了一下用PQ来解，但感觉搞不定呢。...大海：这个其实不难，但需要对PQ里的透视、逆透视和添加列等运用得比较熟练，我做一遍，你慢慢体会一下。...Step-6：基于增加的“除（整数）“列，逆透视其他列 Step-7：基于型号数量列对值列以不聚合的方式进行透视 Step-8：删除不需要的列 Step-9：数据上载小勤：为什么要加上那个“...大海：这里每2列为一组，转置后，大家都用了同样的标题，为了能在后面的透视过程中区分不同的组，就只好再想办法加上一个特定的标志。小勤：原来这样，感觉有点儿绕，我再练练加深一下理解。

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5分钟学会SQL SERVER PIVOT操作

PIVOT 执行聚合，并将多个可能的行合并为输出中的一行。UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果，因为行已被合并。...-- PIVOT 语法 SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , ......[最后一个透视的列] AS , FROM (的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT ( (的列>) FOR...[列标题的值的列>] IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ......[最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 的 ORDER BY 子句>; 实例的数据使用的是和 SQL笔试50题同样的数据，使用的平台是SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响

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关于SQLServer 中行列互转的实例说明

pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , … [最后一个透视的列...] AS , FROM(的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( (的列>) FOR [列标题的值的列>] IN ( [第一个透视的列...], [第二个透视的列], … [最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 实例： select PRICE,Sup_Name,QUOT_ITEM1,QUOT_ITEM3,QUANTITY from...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。

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关于SQLServer 中行列互转的实例说明

pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , ......[最后一个透视的列] AS , FROM(的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( (的列>) FOR [列标题的值的列>]...IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ......[最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 实例： select PRICE,Sup_Name,QUOT_ITEM1,QUOT_ITEM3,QUANTITY from Q2B_QUOT_ITEM

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再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table

至此，我们可以发现数据透视表中实际存在4个重要的设置项：行字段列字段统计字段统计方式（聚合函数）值得指出的是，以上4个要素每一个都可以不唯一，例如可以拖动多个字段到行/列字段中形成二级索引，...: 汇总列的列名，与上一个参数配套使用，默认为'All'，当margins为False时，该参数无作用 dropna : 是否丢弃汇总结果中全为NaN的行或列，默认为True。...例如，行有3个取值，列有3个取值，经过透视表重组后理论上最多有3×3=9个结果，但实际可能只有3×2=6个非空值，其中全为空的一列默认舍弃 observed : 适用于分类变量，一般无需关注。...实际上，上述效果就相当于执行完pivot_table的基础上再加一个fillna()函数即可。...这里，理解pivot的含义主要在于变形，更确切的说是将一个长表整形为宽表，例如SQL中的经典场景列转行，表述的就是这个问题。

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从pandas中的这几个函数，我看懂了道家“一生二、二生三、三生万物”

01 nunique number of unique，用于统计各列数据的唯一值个数，相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。...正因为各列的返回值是一个ndarray，而对于一个dataframe对象各列的唯一值ndarray长度可能不一致，此时无法重组成一个二维ndarray，从这个角度可以理解unique不适用于dataframe...当然，groupby的强大之处在于，分组依据的字段可以不只一列。例如想统计各班每门课程的平均分，语句如下： ? 不只是分组依据可以用多列，聚合函数也可以是多个。...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值这里仍然以求各班每门课程的平均分为例

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复杂表源的清洗方法

比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。...将一维表转化为二维表，叫做透视（Pivot）。在Excel、Power Query、SQL和Python里，都有同样叫法的功能。...这就是Excel上透视表的生成过程。那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源，就需要反过来将二维表转为一维表，即为“逆透视”（Unpivot）。...02 核心技能：逆透视所有复杂报表，本质上都是不同维度的叠加。因此掌握好二维转一维（逆透视，Unpivot）就是基础和关键。先来看看逆透视的原理图解。...03 进阶：2*2维表由于同一平面是个二维空间，所以我们常接触到的比二维表更复杂的多维表，实际是在横纵两个方向上，分别添加多个维度。比如横纵各有2个维度，就是一个2*2维表。

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利用 SQL 实现数据分组与透视

数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。...CASE WHEN分组 CASE WHEN函数用来对数据进行判断和分组，下面的代码中我们对score列的值进行判断，score大于90为优秀，score大于80为良好，score大于70为中等, score...单列分组数据分组可以单列分组，也可以多列分组，对于单列分组，只需要在GROUP BY后面跟一个字段就可以。...多列分组而对多列数据分组，可以在GROUP BY后面跟多个字段，下面这条SQL语句同时根据课程号和学号进行分组，然后以分数和降序排列。...数据透视在SQL中想要达到数据透视表的功能，需要GROUP BY与CASE WHEN结合使用，下面这条SQL语句可以计算不同分数段的人数，现用CASE WHEN对不同的分数段进行分类，然后，用GROUP

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《MSSQL2008技术内幕:T-SQL语言基础》读书笔记（下）

五、透视、逆透视及分组 5.1 透视　　所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为： ? 　　...5.2 逆透视　　所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。　　...（3）标准SQL进行逆透视转换　　Step1.生成副本：CROSS JOIN 交叉联接生成多个副本　　Step2.提取元素：通过CASE语句生成qty数据列　　Step3.删除不相关的交叉：过滤掉...，而一个批处理可以包含多个事务，一个事务也可以在多个批处理中的某些部分提交。

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那些年我们写过的T-SQL（中篇）

这部分内容主要涉及T-SQL自身的一些新特性，例如开窗函数、透视数据等概念，相对来说比以前的内容难理解一些，不过经常几次简单的实践，你会发现它的强大和有效。...SELECT orderid, freight, SUM(freight) OVER() AS freightTotal FROM Sales.Orders 透视和逆透视数据透视实际上就是常说的..."行转列"，而逆透视就是常说的"列转行"，由于这种操作实际上已有标准SQL的解决方案，不过很复杂和繁琐，这儿将SQL标准的解决方案和PIVOT、UNPIVOT函数的解决方案都描述出来。...：第一阶段需要通过交叉联接生成每一列对应的一个副本；第二阶段通过CASE运算符生成列(qty)；最后一个阶段通过去qty IS NOT NULL删除不相关的交叉点，这一点一定不能忘了。...分组集分组集就是一个属性集，分组GROUP BY字句只支持在一个查询中使用一种分组方式，如果需要多种分组的结果就需要通过UNION ALL将多个分组聚合起来，为了字段对应，需要为部分列设置NULL

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使用Spark轻松做数据透视(Pivot)

列表在说透视表之前，我们先看看，什么是列表，在传统观念上，列表的每一行代表一条记录，而每一列代表一个属性。...这种结构，也是一般关系型数据库的数据结构。透视表透视表没有一个明确的定义，一般是观念上是指，为了方便进行数据分析，而对数据进行一定的重排，方便后续分析，计算等操作。...透视表每一个元素及其对应的“坐标”一起形成一条完整的记录。...就好像，将话费清单，做成透视表，尽管逻辑上没有任何问题，但是结果是可能比现在的清单列表更难查阅。 PS：一些可以借鉴的名词，目前维基百科并没有收录，也只能权且理解一下吧 ?...注册成了表f，使用spark sql语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。

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