小勤：我这堆表的表头上有个日期，是表示每张表的更新时间，我想将这个日期变成这个表的一列，然后再和其他表的数据汇总到一起，怎么弄？...大海：这个问题本身并不复杂，但要求对Power Query的数据结构和引用方式比较了解。 小勤：感觉是，我就是在操作的时候碰到一个情况，然后操作不下去了。...数据下载链接：https://t.zsxq.com/05UrZzjm2 大海：列名里有日期，导致不同表这一列的列名不一样，结果无法统一修改列名，导致数据无法合并？ 小勤：正是呢！ 大海：嗯。...很多朋友沿用Excel中处理该数据的思路，所以出现这种情况也不奇怪。 小勤：那该怎么办？ 大海：看视频吧。我把问题和解决的关键步骤和原理都通过视频进行了详细的讲解： 小勤：终于理解了。...(免费系列视频) 不理解PQ的数据结构，再怎么努力也学不好M函数！（上3集） (免费系列视频) 不理解PQ的数据结构，再怎么努力也学不好M函数！（下3集）
2.1列存储 不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。...因此，每一列都可以为优化的效率与检索进行压缩。相比来讲，基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，这非常适合于交易进程。...三、行列存储比较 将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。...列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似； 3.1基于行的储存 基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。...3.2基于列的存储 基于列的访问存在的缺点是载入速度通常比较慢，因为源数据在外部来源中是以行或者记录的形式表示的。这样做的优点是针对某个列中的值进行简单查询的速度非常快，需要的内部存储资源最少。
行（Row）行（Row）是Bootstrap中的一个容器，用于包含一组列。通过将内容放置在行内，我们可以创建水平排列的列，并控制其在不同屏幕尺寸下的布局。...-- 列内容 -->在上述示例中，我们使用元素创建了一个行，并添加了.row类。行可以包含一个或多个列，并且总宽度应该等于12列。如果超过12列，那么多余的列会自动换行到下一行。...列（Column）列（Column）是行的子元素，用于将内容放置在网格布局中的特定位置。通过指定列的宽度和偏移量，我们可以控制内容在不同屏幕尺寸下的布局。...在这种情况下，.col-6表示每个列占据行的一半宽度，因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...行中包含了三个列（.col-lg-4 col-md-6）。在大型屏幕（大于等于lg断点）上，每个列占据4个网格列的宽度（.col-lg-4），即一行同时显示3个列。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 SQL行转列、列转行 这个主题还是比较常见的，行转列主要适用于对数据作聚合统计，如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。...80000); INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000); 二、行转列...主要思路是分组后使用case进行条件判断处理 #行转列 select a.date, sum(case a.name when '小说' then a.scount...： 这就是最常见的列转行，主要原理是利用SQL里面的union，具体的sql语句如下： Sql代码 select user_name, ‘语文’ COURSE , CN_SCORE as...CN_SCORE, MATH_SCORE, EN_SCORE from test_tb_grade2; commit; 别忘记commit操作，然后再查询TEST_TB_GRADE3，发现表中的数据就是列转成行了
白羊座','B','乒乓球,读书,滑板'); insert into table syc_ads.test_transform values('黄六','天蝎座','A','乒乓球,读书,滑板'); 行转列...实现内容： 将用户按星座和血型归类 二、实现步骤： 先用concat_ws函数将将星座和血型用“，”连接后group by 用collect_set函数对name聚合，用concat_ws函数对聚合后的name...,CONCAT_WS(',',constellation,blood) a FROM syc_ads.test_transform )t1 GROUP BY t1.a 四、执行结果： 列转行...一、实现内容： 将用户的多个爱好拆分成单行展示 二、实现步骤： 先用split函数将hobby根据“，”分割成数组 lateral view结合explode函数进行拆分后的聚合 三、执行sql:
行观点xA 行观点 列观点Ax 列观点
( (1, "example1", "a|b|c"), (2, "example2", "d|e") )).toDF("id", "name", "content") 需要将 content 的内容按照...方式一 使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ： import org.apache.spark.sql.functions...spark.implicits._ dataFrame.withColumn("content", explode(split($"content", "[|]"))).show 方式二 使用 udf ，具体的方式可以看
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 2005 新增的运算符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。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...，大家可以对比一下，确实要简单、更具可读性（呵呵，习惯的前提下） 代码 SELECT CreateTime, [支付宝] , [手机短信], [工商银行卡] , [
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...语句不难，不做多余解释了，看语句时，从内往外一句一句剖析 行转列 有如图所示的表，现在希望查询的结果将行转成列 建表语句如下： CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE...英语", 45), ("王五", "数学", 76), ("王五", "语文", 34), ("王五", "英语", 89); 查询语句： 此处用之所以用MAX是为了将无数据的点设为...CASE course WHEN '英语' THEN score ELSE 0 END ) 英语 FROM test_tb_grade GROUP BY USER_NAME; 结果展示： 列转行...有如图所示的表，现在希望查询的结果将列成行 建表语句如下： CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE2` ( `ID` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT
行列转换在做报表分析时还是经常会遇到的，今天就说一下如何实现行列转换吧。 行列转换就是如下图所示两种展示形式的互相转换 ? 行转列 假如我们有下表： ?...PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果，FOR 后面跟的科目是我们要转换的列，这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。...当然我们也可以用 CASE WHEN 得到同样的结果，就是写起来麻烦一点。...'英语' THEN score ELSE 0 END) AS "英语" FROM student GROUP BY name 使用 CASE WHEN 可以得到和 PIVOT 同样的结果...列转行 假设我们有下表 student1 ?
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...04、在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。...两种存储格式各自的特性都决定了它们的使用场景。 07、列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 什么是列存储？...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...两种存储格式各自的特性都决定了它们的使用场景。 列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”
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。...01 行转列：sum+if 在行转列中，经典的解决方案是条件聚合，即sum+if组合。...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...由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取； 既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...按行存储：数据按行存储在底层文件系统中，通常，每一行会被分配固定的空间 优点：有利于增加、修改整行记录等操作，有利于整行数据的读取操作 缺点：单列查询时，会读取一些不必要的数据 按列存储 ：数据以列为单位...，存储在底层文件系统中 优点：有利于面向单列数据的读取/统计等操作 缺点：整行读取时，可能需要多次I/O操作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159308
一般指针变量 int a[2][3]={{1,2,3},{4,5,6}}; int *P=&a[0][0];//int *p=a[0]; 数组在内存中的存储都是连续的，并且是先存放好第一行的元素，再放第二行的元素...注意：二维数组名a不可以赋值给一般指针变量p，只能赋值给二维数组的行指针变量。 行指针变量 行地址和列地址 先看一个代码。...a：第0行的地址 a+i：第i行的地址 *(a+i)：即a[i]，第i行第0列的地址 *(a+i)+j：即&a[i][j] *(*(a+i)+j)：即a[i][j] 表示a[i][j]的四种方法： a[...i][j] *(a[i]+j) *(*(a+I)+j) (*(a+i))[j] 行指针 行指针是一种特殊的指针变量，专门指向一维数组。...初始化： p=a; 或： p=&a[0]; 用法：表示a[i][j]的四种方法： p[i][j] *(p[i]+j) *(*(p+i)+j) (*(p+i))[j] 列指针 定义： int *p; 初始化
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。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
lang=en 英文原文链接：http://ibmsystemsmag.blogs.com/you_and_i/db2/ 数据库的方向 - 行vs列 如果你是一位数据库专家的话，这篇博客可能帮不了你什么...为了方便我们的讨论，我们假设每一行都包含一个用户的信息，每个用户的所有属性都整块儿存储在硬盘上。如下图所示，虚拟表（或者数组）中的列用来存储每个属性。 ? 在硬盘上，大量的页面用来存储所有的数据。...（这只是一个示例，事实上，操作系统会带来不止一页的数据，稍后详细说明） 另一方面，如果你的数据库是基于行的，但是你要想得到所有数据中，某一列上的数据来做一些操作，这就意味着你将花费时间去访问每一行，可你用到的数据仅是一行中的小部分数据...一般而言，这些应用程序在使用行数据库时会有更好的表现，因为其工作负载趋向于单一实体的多个属性（存储在很多的列中）。由于这些应用程序都是基于行工作的，所以在使用时，从硬盘中获取的页面数量是最小的。...即使整个数据库都存放在内存里，也需要消耗大量的CPU资源，来将一行中的所有列拼接起来。 下面总结这一课的关键内容。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近在开发过程中遇到问题，需要将数据库中一张表信息进行行转列操作，再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。...借此机会，在网上查阅了相关方法，现总结出一种比较简单易懂的方法备用。 一、行转列：将原本同一列下多行的不同内容作为多个字段，输出对应内容。...效果图： 数据库表中的内容： 转换后： 可以看出，这里行转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来，作为结果集中的不同列，并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score；...但是正常情况下，一个student对应一个subject只有一个分数，因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到行转列的效果。...没有值则默认为0； 二、列转行： 效果图：(上面的图位置交换) 本质是将f_student_id 的每个科目分数分散成一条记录显示出来。
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