yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件的数据填写到当前工作表指定列 【问题】当我们要用一个表的数据来查询另一个表的数据时，我们常常是打开文件复制数据源表的数据到当前文件新建一个数据表，再用伟大的VLookup...【解决方法】个人感觉这样不够快，所以想了一下方法，设计出如下的东东 【功能与使用】 设置好要取“数据源”的文件路径 data_key_col = "B" data_item_col = "V"为数据源的...key列与item列 this**是当前的数据表的要的东东 Sub getFiledata_to_activesheet() Dim mydic As Object, obj As Object...====================================、 file = "F:\家Excel学习\yhd-Excel\yhd-Excel-VBA\yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件的数据填写到当前工作表指定列...\201908工资变动名册表.xls" file_sht = "工资变动名册" data_key_col = "B" data_item_col = "V" '===要取的数据的列
这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！...代码： 基本上，当使用np.select()时。根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。...代码如下： 如果添加了.values： 4 更复杂的 有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。 4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。
阅读助手 构造测试数据 方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...方法五：数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 构造测试数据 import numpy as np import pandas as pd import random # 随机生成...40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。
如下： 数据： 代码： 新增一列 value，里面就是一大堆的逻辑判断 代码倒是不复杂，但是条件很多，数据也多的情况下，代码就会难看，并且代码的执行速度也不行。...---- pyjanitor 的 case_when 代码来自于官网 结果是对了，但是感觉 case when 方法里面的东西很乱呀 我来标注一下： 红色框是条件，绿色框是返回值 但是，我们不是一定要使用...关于 np.select 详细讲解，可以查看专栏文章 那么，我们该如何自己写一个类似 janitor 的函数，方便以后重复使用？...： 参数 df：总要传入数据吧 *conditions：分支条件的数量是无限的，所以需要使用 * ，表示不管你传入多少个参数，我都接下来，放进去 conditions 这个变量里面。...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python
内容 选择行 结合表 条件过滤 根据值进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表，只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...，您可以使用np.select()，其中首先指定您的选择和每个选择的值。...，只需将每个条件用圆括号括起来，并使用' & '分隔每个条件。...如果您希望按多个列排序，请列出方括号中的列，并在方括号中的' ascending '参数中指定排序的方向。...Pandas处理数据时，本文可以作为有用的指南。
以下文章来源于气象杂货铺 ，作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy，这两个工具的功能都很强大，尤其是pandas，更是Python中数据处理方面最强大的工具之一...对多个条件选择或嵌套条件而言，np.select的实现方法更简单甚至速度更快。...实现的多条件处理方法，速度有明显的提升。...nested .apply() 使用np.select时，直接获取原始数据可以进一步加速： %%timeit # With np.select conditions = [ ((df['Inactive...pandas.shift函数，将之前的值向下移动，这样就可以对比相同轴上的值 使用np.select向量化条件逻辑检查 %%timeit previous_id = df['Internal ID'].
没有比 sql 更简洁的了，在干净数据面前，sql 是无人能敌。 以前pandas确实没有直接的 case when 方法，不过现在还真有！没错，这是 pandas 2.2 版本新增的功能。...而且名字也是一绝，就叫 ”case_when“ 其实 pandas 的一众大佬们也开了会，讨论了一段时间 大致的意思是，许多人都在问，pandas 中如何根据条件创建列。...不明原因，没有智能提示 很类似前面的 np.select ，只不过把结构弄成一个元组列表，每个元组对应 (条件,值)。而默认值就要在一开始定义到列里面。...值得注意的是，索引要对齐，所以行1代码要与 data 的 index 对上。 这真的好用吗？现在我们通过自定义函数，改造 np.select 吧。...第一种是直接一个函数搞定： 函数第一个参数是默认值，之后的是一对对出现的条件和对应值。
数据分析实战中遇到的几个问题？...#将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！...按照原列序 df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行 # df5[df5.建筑名称.isin(['B', 'C'])] #DataFrame 条件查找 #...# # 条件查找 df5_9=df5.动力用电.notnull() # Series类型 true与false的一列 # df5_9 df5['动力用电'].notnull() # Series...，将样本数据划分出不同的等级 方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。
关键词：SparkSQL优化 字节跳动 本文是根据来自字节跳动的分享整理而成。 作者来自字节跳动数据平台查询分析团队。...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere 基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。...再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,,isnull,isnotnull 优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL...Vcore 对于CPU使用率低的场景，通过vcore技术使得一个yarn-core可以启动多个spark-core Spark 访问hivemetastore 特定filter下推： 构造 get_partitions_by_filter
读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。 乐观锁，通常用于数据竞争不激烈的场景，多读少写，通过版本号和时间戳实现。...数据迁移，表升级的过程中可以使用影子表的方式，通过修改原表的表名，达到保存历史数据，同时不影响新表使用的目的。 2.2 索引 索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。...group by 按照标识列分组效率高，分组结果不宜出行分组列之外的列。 关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联。 Limit分页优化。...可以根据索引覆盖扫描，再根据索引列关联自身查询其他列。...Union All ---- 补充内容 来自大神-小宝 1.条件中的字段类型和表结构类型不一致，mysql会自动加转换函数，导致索引作为函数中的参数失效。
行和列的数据来自于定义视图的查询中所使用的表，并且还是在使用视图时动态生成的。 数据库中只存放了视图的定义，并没有存放视图中的数据，这些数据都存放在定义视图查询所引用的真实表中。...存储在数据库中的查询操作 SQL 语句定义了视图的内容，列数据和行数据来自于视图查询所引用的实际表，引用视图时动态生成这些数据。...; primary key主键约束 组合索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。...主键自动建立唯一索引； 经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引； 作为排序的列要建立索引； 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 高并发条件下倾向组合索引...在查询条件中使用OR连接多个条件会导致索引失效，除非OR链接的每个条件都加上索引，这时应该改为两次查询，然后用UNION ALL连接起来。
对额外列的条件限制会限制索引返回的条目，但第一列上的条件最为重要，影响需要扫描的索引部分。 3）GIN 索引： 多列GIN索引可以与涉及任意子集的查询条件一起使用。...与B 树或GiST不同的是，无论查询条件使用哪些索引列，索引搜索的效果都是相同的。 4）BRIN 索引： 多列BRIN索引可以与涉及任意子集的查询条件一起使用。...组合多个索引 单索引限制： 单个索引扫描仅能使用涉及索引列和相应操作符的查询子句。...系统可以通过多次索引扫描形成 AND 和 OR 条件来实现复杂的查询需求。 操作原理： 结合多个索引时，系统会对每个索引进行扫描，生成一个位图表示匹配该索引条件的表行位置。...例 11.1设置部分索引以排除公共值 假设你在数据库中存储 Web 服务器访问日志。大多数访问来自于你组织的 IP 地址范围，但有些来自于其他地方（比如员工使用拨号连接）。
读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。 乐观锁，通常用于数据竞争不激烈的场景，多读少写，通过版本号和时间戳实现。...数据迁移，表升级的过程中可以使用影子表的方式，通过修改原表的表名，达到保存历史数据，同时不影响新表使用的目的。 2.2 索引 索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。...group by 按照标识列分组效率高，分组结果不宜出行分组列之外的列。 关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联。 Limit分页优化。...可以根据索引覆盖扫描，再根据索引列关联自身查询其他列。...补充更新日志 2017.09.08 ---->来自大神-小宝 1.条件中的字段类型和表结构类型不一致，mysql会自动加转换函数，导致索引作为函数中的参数失效。
读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。 乐观锁，通常用于数据竞争不激烈的场景，多读少写，通过版本号和时间戳实现。...数据迁移，表升级的过程中可以使用影子表的方式，通过修改原表的表名，达到保存历史数据，同时不影响新表使用的目的。 2.2 索引 索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。...group by 按照标识列分组效率高，分组结果不宜出行分组列之外的列。 关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联。 Limit分页优化。...可以根据索引覆盖扫描，再根据索引列关联自身查询其他列。...Union All 补充内容 来自大神-小宝 1.条件中的字段类型和表结构类型不一致，mysql会自动加转换函数，导致索引作为函数中的参数失效。
但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。 InnoDB的行数据有多个版本，每个数据版本都有自己的row trx_id，每个事务或者语句都有自己的一致性视图。普通查询语句是一致性读。...一致性读会根据row trx_id和一致性视图来确定数据版本的可见性。 对于可重复读来讲，查询只承认在事务启动前就已经提交完成的数据。...---- 索引 MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能根据统计信息来估算记录数。 ? mysql执行语句过程_图来自网络.png ?...2.Using Where,Using Index:查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件不是索引的前导列或者是查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引前导列的一个范围，同样意味着无法直接从索引中查到复合条件的数据...4.Using Where:查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列。 5.Using Index Condition：查询的列不会在索引之中，where条件中只是一个索引前导列的范围。
但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。 PRIMARY KEY 约束是可以组合在一起使用的。一列中可以同时加上多个约束。...mysql的数据量比较小，所有的数据都在一个mysql服务器上，自增主键是可以很好地工作的，如果mysql的数据量很大，一台主机放不下就需要进行分库分表，使用多个主机来进行存储。...表的设计 表的设计/数据库的设计，要做的工作，就是明确一个程序里，需要使用几个数据库，几个表，表里有哪些列~ 设计表/数据库基本思路： 先明确实体 再明确实体之间的关系（关系是固定的套路：1.没关系...再条件筛选。 以上属于第三种情况，两者都有。 联合查询（多表查询） 实际开发中往往数据来自不同的表，所以需要多表联合查询。...先计算笛卡尔积 引入连接条件 再根据需求，加入必要的条件。 把不必要的列去掉 联合查询，还有一种写法。
，不是数字没有意义 MIN([DISTINCT] expr) 返回查询到的数据的 最小值，不是数字没有意义 案例： COUNT 作用：返回某列的非 NULL 值的数量，或返回满足条件的行数。...查询每个岗位的人数 按照role进行分组 ，再根据分组的结果使用count聚合函数统计它的人数即可 统计每个岗位的平均工资 查询每个角色的人数和最高工资、最低工资和平均工资 HAVING HAVING...显示平均工资大于10000的角色和它的平均工资 联合查询 实际开发中往往数据来自不同的表，所以需要多表联合查询。多表查询是对多张表的数据取笛卡尔积 啥是笛卡尔积？...and 其他条件; select 字段 from 表1 别名1,表2 别名2 where 连接条件 and 其他条件; 俩种写法都可以； 案例： （1）查询“许仙”同学的 成绩 首先看到题目先确定查询的信息来自于哪张表...很明显来自 student表和score表 接着对俩张表进行笛卡尔积 select * from student,score; 这些数据是全部排列组合的结果，并不是我们全部想要的； 缩小范围 加上条件
1.简介 在数据库中，约束是对表中数据的一种限制条件，能够确保数据的完整性和一致性。 为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。...2.分类 根据约束数据列的限制， 约束可分为： 单列约束：每个约束只约束一列(字段) 多列约束：每个约束可约束多列数据 根据约束的作用范围，约束可分为： 列级约束：只能作用在一个列上，跟在列的定义后面...外键约束 外键约束用于建立表与表之间的关系，确保引用另一个表中的值时的完整性。 外键约束经常和主键约束一起使用，用来确保数据的完整性，即保证该字段的值必须来自于主表的关联列的值。...大多数情况下，不需要显式指定索引类型，系统会根据上下文自动选择适当的索引类型。 (key_part,…)：这是主键的列列表。在括号中列出了构成主键的一个或多个列。...，可以使用 ALTER TABLE 语句并使用 ALTER COLUMN 子句将列的默认值更改为 NULL 或其他适当的默认值。
select-item - 要检索的一个或多个列(或其他值)。 多个选择项被指定为一个逗号分隔的列表。 还可以使用*符号检索所有列。...在更复杂的查询中，SELECT可以检索列、聚合和非列数据，可以使用连接从多个表检索数据，也可以使用视图检索数据。 SELECT还可以用于从SQL函数、宿主变量或字面量返回值。...必需子句 下面是所有SELECT语句的必需子句: 要从表中检索或以其他方式生成的一个或多个项(select-item参数)的以逗号分隔的选择项列表。 最常见的是，这些项是表中列的名称。...这些条件由逻辑操作符链接的一个或多个谓词指定。 HAVING子句谓词条件确定返回哪些行，但是(默认情况下)它不将提供给聚合函数的值限制为来自这些行的值。...这与打开PTools时生成的代码相同。 不同之处在于，SQLStats收集代码仅为该特定语句生成。 正在编译的例程/类中的所有其他SQL语句将生成代码，就像PTools被关闭一样。
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