有朋友在微信公众号的后台发消息提问：怎么同时对两列合并的文本进行逆透视？...看图： 逆透视是多列（列名）都逐个放到行里变明细数据哦，而上面想要的结果列和原始数据的列是一毛一样的，只是要把列里面的内容拆分、配对展开…… 数据简化模拟如下：...1、不能拆分到行：因为要分别对两列的内容进行拆分且找配对关系，先拆任何一列都会使配对关系丢失； 2、不能拆分到列：因为要拆分的内容的项数是不固定的。...Step 02：添加自定义列，把两列拆分出来的内容直接拉到一起 内容配对好后，就可以层层展开了…… - 3 - 内容展开 Step 03：第一次展开，扩展到新行（因为不同的配对内容是要拆到多个行的...） Step 04：第二次展开，提取值（因为配对好的内容本身是要在同一行里的，分隔符按需要选择即可，后面拆分列时用，这里选择空格） Step 05：提取出来后，再按前面选择的分隔符简单分列即可
避免使用NULL字段 NULL字段很难查询优化 NULL字段的索引需要额外空间 NULL字段的复合索引无效 少用text/blob varchar的性能会比text高很多 实在避免不了blob，请拆表...where age +1 = 10; 不用外键，请由程序保证约束 sql语句尽可能简单 一条sql只能在一个cpu运算 大语句拆小语句，减少锁时间 一条大sql可以堵死整个库 简单的事务，事务时间尽可能短...避免使用trig/func 触发器、函数不用 客户端程序取而代之 避免负向% limit高效分页，limit越大，效率越低 少用连接join 库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔...abc，Abc，ABC都是给自己埋坑 库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过32字符 tmp，wushan谁TM知道这些库是干嘛的 建议将大字段，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据...禁止在where条件列使用函数或者表达式 禁止大表JOIN和子查询
大海：那用Power Query处理起来也不复杂，关键点在于怎么能保证数据增加的时候，能动态地生成多列的列名。...Step 01 添加索引列（用于保证操作后每行数据的顺序） Step 02 按分隔符逗号拆分到行 Step 03 继续按分隔符左括号“(”拆分到行 Step 04 替换掉不需要的右括号“)” Step...05 分组并修改步骤代码生成各组数据的索引，用于做标题行 Step 06 展开数据后进行透视 小勤：两次分列到行的操作很赞啊！...我原来想着一次分列到行，然后就直接分成多列，结果想做透视的时候就懵了，正想着怎么能实现多列同时透视呢。 大海：PQ里的透视只支持对一列（值）进行，而不支持将多列同时透视到同一个标题（列名）下的。...因为每列都必须有明确的列名。 小勤：对的。通过这个例子我知道像这种情况该怎么做了。
那么是否可以简化，实现以下效果：物流中心在收到供应商货品时，并不将货品上架，而是每箱按照分货单直接分到店铺？...直接拆箱分到店铺 这种操作方式叫做越库。...[数量]}添加自定义列将两个查询中的数量全部展开为1，装箱单行数与分货单行数即可保持一致，即行数都等于货物的数量。这也是本文唯一使用的复杂公式。 {1.....[数量]} 展开上述自定义列后，再次添加自定义列，数值都为1即可，这里对原数量拆分到了多行。 分拆行的查询 3....装箱单排序 分货单排序 两个查询分别添加索引列，并按索引将两个查询合并，合并后的查询在装箱单界面只展开“店铺”列。 添加索引 按索引合并查询 展开店铺列 4.
pdpipe的出现极大地对数据分析过程进行规范，其主要拥有以下特性： 简洁的语法逻辑 在流水线工作过程中可输出规整的提示或错误警报信息 轻松串联不同数据操作以组成一条完整流水线 轻松处理多种类型数据 纯Python...2.2 pdpipe中的重要子模块 pdpipe中的API按照不同分工被划分到若干子模块，下面将针对常用的几类API展开介绍。...，默认为None func_desc：str型，可选参数，为你的函数添加说明文字，默认为None 下面我们来举例演示帮助理解上述各个参数： 针对单个列进行计算 pdp.AggByCols(columns...图14 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为'_log'： # 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为'_log' pdp.AggByCols(columns...图15 可以看到这时原有列得以保留，新的列以旧列名＋后缀名的方式被添加到旧列之后，下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名： # 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为
2.2 pdpipe中的重要子模块 pdpipe中的API按照不同分工被划分到若干子模块，下面将针对常用的几类API展开介绍。...：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用，默认为None func_desc：str型，可选参数，为你的函数添加说明文字，默认为None...参数为False，并将suffix参数设置为'_log'： # 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为'_log' pdp.AggByCols(columns='budget',...，新的列以旧列名＋后缀名的方式被添加到旧列之后，下面我们修改result_columns参数以自定义结果列名： # 设置drop参数为False，并将suffix参数设置为'_log' pdp.AggByCols...，因此只能形成一列返回值），默认为'new_col' follow_column：str型，控制结果列插入到指定列名之后，默认为None，即放到最后一列 func_desc：str型，可选参数，为你的函数添加说明文字
如果按照Excel的操作习惯，当然是先拆分列，然后逆透视…… 这个6，鼠标点点，一气呵成…… 不过，这有个小问题，拆分列的时候，Power Query会按照拆分出来的最大列数给出固定的列名...，比如这个动画例子里的客户经理，现在数据里最多的只有3个，那么拆分出来最多3列，列名被固定为“客户经理.1”、“客户经理.2”、“客户经理.3”，所以，如果后面有新的数据进来，客户经理更多了，就得不到完整的结果了...Text.Split将内容拆分成List，然后对List进行展开，这样，就能够确保后续在数据增加的情况下，仍然得到完整的结果，如下所示： 这个66，不过这有点儿太麻烦了，又要增加自定义列，...又要函数，还要展开数据…… - 方法 3 - 实际上，这个问题在Power Query里非常简单，因为，进行拆分时候，点开“高级选项”，你会发现，拆分列可以直接拆分到行！...拆分到行！！拆分到行！！！
现在，在手动检查了csv之后，我知道列名在第一行中，因此在我的第一次迭代中，我必须将第一行的数据存储在 col中， 并将其余行存储在 data中。...逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...对于第一次迭代，我将存储第一行，其中包含列名的列表称为 col。然后，我会将所有数据附加到名为data的列表中 。...哦，它已跳过所有具有字符串数据类型的列。怎么处理呢？ 只需添加另一个 dtype 参数并将dtype 设置 为None即可，这意味着它必须照顾每一列本身的数据类型。不将整个数据转换为单个dtype。...比第一个要好得多，但是这里的“列”标题是“行”，要使其成为列标题，我们必须添加另一个参数，即 名称 ，并将其设置为 True， 这样它将第一行作为“列标题”。
一份到货分货条件，当该款货品到货12件以内时，只分到一家店铺；到货12-24件时分到2家店铺，以此类推。...1.将订单、分货级别和分货基础原则(店铺区间）导入Power Query 导入数据 2.对订单进行分拆 分拆的步骤可直接使用交互界面，为说明前后顺序，我使用高级编辑器对关键环节添加了注释（见"//"行...= Table.RemoveColumns(分货店铺数,{"订单数量"}), //逆透视列，将尺码变为竖排 逆透视列 = Table.UnpivotOtherColumns(删除的列,...这个货订单47件，按照条件优先分给了前4家店铺；并且A店分到的数量最多。...1）分货过于扁平化，A店尽管分到数量多，但是和D店区别不大。 2）没有考虑消费特性，全部按照从A店开始分。
index_col：指定哪一列作为行索引。默认为None，表示不设置行索引。可以是整数（表示第几列）或列名。 usecols：指定要读取的列范围。可以是整数（表示第几列）或列名列表。...squeeze（可选，默认为False）：用于指定是否将只有一列的数据读取为Series对象而不是DataFrame对象。 prefix（可选，默认为None）：用于给列名添加前缀。...header：指定表格的表头行，默认为0，即第一行。 index_col：设置作为索引列的列号或列名，默认为None，即不设置索引列。 skiprows：指定要跳过的行数。...也可以自己指定需要保存的列名列表 header：是否保存列名，默认为True index：是否保存行索引，默认为True index_label：行索引列的列名，默认为None mode：文件打开模式，...保存列名，数据从第3行第2列开始，合并单元格，使用utf-8编码，使用pandas的默认引擎。
周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。...决定举一反三一下，ta拆成sheet，那我就拆成工作簿，如果能拆完直接发邮件给不同的人就更有意思了。 照葫芦画个瓢。...huang的拆表代码是我能找到的最简洁的了，ta首先用 ExcelWriter 生成一个拆完表后的容纳工作簿，然后调用了 For 循环对某一列进行遍历，area_list 取自表格的某一列，这一列有多少种因子...小提示：python对空格敏感，不信你把writer.save和上一行对齐看看效果是什么样的。 ? （大表） ?...建一个附件和收件人的索引，用之前给文件命名的变量j ，索引到收件人'Rec'列中'店铺'列等于 j的行。 最后构建邮件发送的函数，包括收件人、抄送人、附件、正文等，从拆分到邮件整个过程不超过1分钟。
添加和删除列 添加列 就像在 Excel 等电子表格中一样，你可以添加一个新列，该列可能是从现有列或特征创建的。要在 Mito 中执行此操作，只需单击“Add Col”按钮。...该列将添加到当前选定的列旁边。最初，列名将是一个字母表，列的所有值都为零。 编辑新列的内容 单击新列名称（分配的字母表） 将弹出侧边栏菜单，你可以在其中编辑列的名称。...要更新该列的内容，请单击该列的任何单元格，然后输入值。你可以输入一个常量值，也可以根据数据集的现有特征创建值。如果要从现有列创建值，则直接使用要执行的运算符调用列名。...要使用 Mito 创建这样的表， 单击“Pivot”并选择源数据集（默认加载 CSV） 选择数据透视表的行、列和值列。还可以为值列选择聚合函数。...通常，数据集被划分到不同的表格中，以增加信息的可访问性和可读性。合并 Mitosheets 很容易。 单击“Merge”并选择数据源。 需要指定要对其进行合并的键。
本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。 ...已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件，其中有一列数据，我们希望对其加以区间最大值的计算——即从这一列的数据部分（也就是不包括列名的部分）开始，第1行到第4行之间的最大值、第5行到第8行的最大值...在每个分组内，我们从column_data中取出这对应的4行数据，并计算该分组内的最大值，将最大值添加到max_values列表中。最后，函数返回保存了每个分组最大值的列表max_values。 ...其次，我们通过excel_file指定输入的文件路径，通过column_name指定要处理的列名，随后即可调用calculate_max_every_eight_rows函数，并将返回的结果保存到result...可以看到，结果列中第1个数字，就是原始列中前4行的最大值；结果列中第3个数字，则就是原始列中第9行到12行的最大值，以此类推。
工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx"" 读取A列单元格内容，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...try: # 读取Excel文件 http://logging.info(f"读取 Excel 文件: {input_file}") df = pd.read_excel(input_file) # 检查列名并找到第一列...else: first_column_name = df.columns[0] http://logging.info(f"使用第一个列名: {first_column_name}") # 删除第一列单元格内容后面的数字
DataFrame上最常见的操作之一是重命名（rename）列名称。 分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。...可以将Python列表赋值给索引和列属性。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件中读取数据，并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。...index_col="movie_title" ids = movies.index.to_list() columns = movies.columns.to_list() # 使用列表赋值重命名行和列标签...该函数接收一个列名称并返回一个新名称。假设列中有空格和大写字母，则此代码将清除它们。
更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...'}, axis='columns') 使用这个函数最好的方式是你需要更改任意数量的列名，不管是一列或者全部的列。...最后，如果你需要在列名中添加前缀或者后缀，你可以使用add_prefix()函数： ? 或者使用add_suffix()函数： ?...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？
上述三个函数的结果都一样，可以更改列名使得列名中不含有空格： ? 最后，如果你需要在列名中添加前缀或者后缀，你可以使用add_prefix()函数： ?...我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件，并将结果传递给concat()函数，这会将单个的DataFrame按行来组合： ? 不幸的是，索引值存在重复。...我们可以使用sample()函数来随机选取75%的行，并将它们赋值给"movies_1"DataFrame： ?...我们将会使用str.split()函数，告诉它以空格进行分隔，并将结果扩展成一个DataFrame: ? 这三列实际上可以通过一行代码保存至原来的DataFrame: ?...这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。
第一时间接收最新Python干货！ SQL是一个存活近半个世纪的语言，如今仍有大量人在使用。它语法简单，对培养数据整理和提取的思维有很大帮助。...表外创建 ALTER TABLE students ADD CONSTRAINT fk_tb2_tb1 FOREIGN KEY tb2(info) REFERENCES tb1(nid); 修改表属性 # 添加列...： ALTER TABLE 表名 ADD 列名 类型 # 删除列： ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名 # 修改列： ALTER TABLE 表名 MODIFY COLUMN...列名 类型; 一般只改类型 ALTER TABLE 表名 CHANGE 原列名 新列名 类型; 可改列名+类型 # 添加主键： ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名...); # 删除主键： ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY; ALTER TABLE 表名 MODIFY 列名 INT, DROP PRIMARY KEY; # 添加外键
数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...使用python解析json python的json库可以将json读取为字典格式。...定义如下几个函数： ### 对嵌套的json进行拆包，每次拆一层 def json_to_columns(df,col_name): for i in df[col_name][0].keys(): #...，就可以把json里所有的内容都展开：字典的key变成列名，value变成值： 至此，json就成功地转化成了DataFrame格式。...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
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。...请注意双方括号： dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行 可以使用.loc[]获取行。请注意此处是方括号，而不是圆括号（）。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。这有时称为链式索引。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
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