今天接到一个群友的需求，有一张表的数据如图 1，他希望能通过 SQL 查询出图 2 的结果。 ? 图 1 原始数据 ?...图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...那用 SQL 怎么表示呢？ 有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行，最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL（我偷懒了，直接把原数据通过 SELECT 子句生成了）。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
protected void GridView1_RowEditing(object ...
(C2:C11) 会得到由列B中的数值与列C中的数值相加的所有结果。...上述两个数组作为SMALL函数的参数，由小到大依次取得列B与列C数值相加所有结果组成的数组，共100个值，然后，将列A中的值与之相加，得到一个100×10行的数组，这是3列所有数值组合相加的结果。...将这个结果与指定的数值20比较，得到一个由TRUE/FALSE值组成的数组，其中的TRUE值就是3列中数值相加和为20的值所在位置。...使用N函数将这个数组转换成由1/0组成的数组，每行中1的位置就是值为20所在的位置。ROW函数生成由1至100的连续数值组成的垂直数组。...MMULT函数将上述两个数组相乘，得到一个100行1列组成的数组，由0和N函数生成的数组中每行数值相加的和的值组成的数组，这个数组被1除，生成一个由#DIV/0!
问题的原型，大概是这样的：一张表，有三列数据，表示了同一个维度的数据。...等建完索引，我又发现一个可以优化的地方。在本题中，只需找出散值（即每列的单值）的差异即可，完全没必要把整张表的数据，都拉出来。因为 user_id 肯定会有重复值嘛。...于是，我又想到了一种方案，那就是求 CRC 的总和。CRC 方法，简单来说，就是求每个 user id 的哈希值，然后求和。若和一致，则说明两列包含了相同的散值。...我之前提过一篇文章讲 CRC，详细的用法在这篇文章里： ｜SQL中的数据检验， CRC or MD5?...而求两列异值，最快的方法，由上可知，便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在，就足以说明集合的包含关系.
SELECT * FROM dbo.test2 现在我们将Province列值和Company列值互换,代码如下: UPDATE test2 SET Company=Province, Province...=Company 这是第一种列值互换方式！...下面是第二种在部分数据库中有效的互换方式: UPDATE test2 SET Company=Company+Province, Province=Company-Province, Company=Company-Province...; 这里的加减号可能有些数据库不支持,根据不同的DBMS做相应的替换。
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。...scoreWide 考察的问题就是通过SQL语句实现在这两种形态间转换，其中长表转为宽表即行转列，宽表转为长表即列转行。...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...，然后将该列命名为course；第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一列的取值，然后将其命名为score。...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
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。...实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...您可能需要将当前数据库的兼容级别设置为更高的值，以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 的信息，请参见帮助。...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。
在日常的开发中，遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如，查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。...比如，查询 emp 表中字段 comm 为 Null 的记录，就这么写 SQL： SELECT * FROM emp WHERE comm IS NULL 有时候根据业务需要，我们要找出在 emp...使用函数 COALESCE() 可将 Null 值转成其它值，将 emp 表中 comm 列的 Null 值转成 0 就可以这么写：COALESCE(comm,0)。...3 处理排序中的 Null 值 如果是使用默认的升序对包含有 Null 值的列做排序，有 Null 值的记录会排在前面，而使用了降序排序，包含了 Null 值的记录才会排在后面。...通常的做法是先将列中的 Null 值转为 0，再做聚合操作。
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...在实际的应用中每一个环节我们都难免会出现一些失误，因此不断的根据实际的发生情况总结经验，通过计算来分析，将问题扼杀在摇篮里，以最大保证限度的保证项目运行效果的质量。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务'...找后台运维查生产数据库，发现历史数据的biz字段还是null 原因： 自己在本地mysql数据库试了下，好像的确是default没法修改历史数据为null 的值。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样，对于oracle，会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别，如果想修改历史数据的值，建议给一个新的update语句（不管是oracle还是mysql，减少ddl执行的时间） 2....即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null
前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
场景： 有一个表中的某一列，你需要获取到这一列的所有值，你怎么操作？...QuerySet，内容是键值对构成的，键为表的列名，值为对应的每个值。...QuerySet，但是内容是元祖形式的查询列的值。...但是我们想要的是这一列的值呀，这怎么是一个QuerySet，而且还包含了列名，或者是被包含在了元祖中？...查看高阶用法，告诉你怎么获取一个值的 list，如：['测试feed', '今天', '第三个日程测试', '第四个日程测试', '第五个测试日程']
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中的条件，因此每个员工的数据都要生成 4 份。...完整的SQL 如下： SELECT CASE rn WHEN 1 THEN ename WHEN 2 THEN job WHEN 3 THEN
在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...原表名字为 TABLE ，表中的部分原始数据为： +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +-------...计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在 spark 中没有...GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...new_name_3 = name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True) new_name_3 结果中new_name_3的值为空，即设置inplace...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...SUM函数作用字段存在非NULL值的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中存在任意一条数据不为NULL，那么SUM函数的结果将不会是NULL。...where id in (1,2); 查询SQL-存在非NULL的情况 select sum(amount) from balance; 在存在非NULL值的情况下， SUM函数会将所有非NULL值相加...这确保了计算结果的准确性，即使在记录集中存在部分NULL值。 在实际应用中，确保对字段的NULL值进行适当处理，以避免出现意外的计算结果。...SELECT SUM(COALESCE(amount, 0)) AS total_sum FROM balance; 注意事项 数据类型一致性： 确保SUM函数作用的列包含相同的数据类型，否则可能导致意外的计算结果
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....order_year列的值被转换成了新表格的列。...year列的值被保留，而每月的销售额则被转换成新的列。...是转换后的列的值。...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。
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。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...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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