使用场景 可能某些原因下，需要将一些数据结构进行改变，如将一行数据拆分成多行，或一列数据拆分为多列，甚至一个多行多列的数据区域，需要将指定行列数量重新进行调整。...功能实现 为了穷举所有的场景，对其进行了四个功能的拆分，分别对应于各按钮，可按需选择最终要的效果所对应的按钮一键即可生成。...名词解释 转换多行/多列：将原单元格区域内容，经过转换后，是按一行行的数据排列还是按一列列的数据排列。...查找先行/先列：因原单元格区域有可能选择的是多行多列的区域，在转换结构过程中，从源单元格区域查找时是先按行来查找还是按列来查找，和查找替换功能的原理一样。...： 按组内数量为5确认 按分组数量为5确认 结语 对有规律的事情，尽量让电脑来完成，这是Excel催化剂一直以来所提倡的，至于这个规律的总结，是没有太强技术背景的业务导向的人员需要去操练掌握的，其实此功能也是一网友提出的
问题描述： DataFrame对象的explode()方法可以按照指定的列进行纵向展开，一行变多行，如果指定的列中有列表则列表中每个元素展开为一行，其他列的数据进行复制和重复。...如果有多列数据中都有列表，但不同列的结构不相同，可以依次按多列进行展开。 如果有多列数据中都有列表，且每列结构相同，可以一一对应地展开，类似于内置函数zip()的操作。...DataFrame对象的groupby()方法可以看作是explode()方法逆操作，按照指定的列对数据进行分组，多行变一行，每组内其他列的数据根据实际情况和需要进行不同方式的聚合。...如果除分组列之外的其他列进行简单聚合，可以直接调用相应的方法。 如果没有现成的方法可以调用，可以分组之后调用agg()方法并指定可调用对象作为参数，实现自定义的聚合方式。...如果每组内其他列聚合方式不同，可以使用字典作为agg()方法的参数，对不同列进行不同方式的聚合。
None, **kwargs) 参数解读 必须的参数x,y,data 其他参数均为可选； x,y：数据中变量的名称; data:是DataFrame类型的; 可选：下面均为可选 hue:数据中的名称 对将生成具有不同颜色的元素的变量进行分组...row，col：数据中变量的名称 分类变量将决定网格的分面。 col_wrap：int 这个变量设置可以将多列包装以多行的形式展现(有时太多列展现，不便利)， 但不可以将多行以多列的形式展现。...", row="sex", data=tips) plt.show() [r02h96vi0b.png] import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as...sns sns.set(style="ticks") #构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例4：布局 如果同时设置了col和row,相同的row在同一行...col_wrap 将多列数据以多行的形式展示 """ sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="time",col="day", col_wrap=2, data
对 DataFrame df2中的每一行，从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列的值进行求和： df2.apply(lambda x:sum(x['Q1':'Q4']),axis=1) # 一次处理一行 使用了...apply()函数，对 DataFrame 中的每一行进行操作。...其中lambda x: sum(x['Q1':'Q4'])表示对每一行从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列进行求和操作。而axis=1参数指定了按行操作。...DataFrame 按照'team'列进行分组，并对每个分组应用了一个函数： df.groupby('team').apply(lambda x :print(x)) 这段代码使用了groupby()函数将...DataFrame 按照'team'列进行分组，并对每个分组应用了一个函数。
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...； 在每个分组内，使用 CASE WHEN 语句根据课程名称动态生成一列新的值； 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。
） 列子查询（结果集只有一列多行） 行子查询（结果集有一行多列） 表子查询（结果集一般多行多列） # 子查询 /* 含义： 出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询...） 列子查询（结果集只有一列多行） 行子查询（结果集有一行多列） 表子查询（结果集一般多行多列） */ # WHERE或HAVING 后面 /* 1....行子查询（多行多列） 特点： 子查询放在小括号内 子查询一般放在条件右侧 标量子查询一般搭配单行操作符使用（>,=,等等） 列子查询一般搭配多行操作符使用（in,any/some...，所以不能用标量子查询（多行多列或0行0列都不可以） # 列子查询（多行子查询，因为子查询结果是一列多行） /* 多行操作符： IN/NOT IN 等于/不等于列表中的任意一个 ANY/SOME...department_id IN( SELECT department_id FROM departments WHERE location_id IN(1400,1700) ); # 行子查询（一行多列或多行多列
在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。...Products Table 第3天：分组聚合SQL中GROUP BY语句根据一列或多列的值对行进行分组，每组返回一行。...SQL中的DELETE语句用于从表中删除一行或多行。...Condition：过滤包含子字符串的字符串 第9天：分析函数SQL中FIRST_VALUE()和 LAST_VALUE()分析函数分别返回一组有序值中的第一个值和最后一个值；LAG()窗口函数提供对前一行或多行数据的访问...；LEAD()窗口函数提供对下一行或多行数据的访问。
子查询分为两种:一种是单行子查询,一种是多行子查询 1、单行子查询 单行子查询的select语句只返回一行数据,也就是说嵌入在其他Sql语句中的那个select查询值返回一行数据。...deptno=10) --这里的select查询返回多行记录 注意左图红框中的关键字只能用in,不能使用'=','='号表示一对一,in表示处于一个范围(用来处理子查询返回多行记录),如果这里使用'=...where deptno=30) --这里的select查询返回多行记录 二、多列子查询 例1:查询与smith部门和岗位完全相同的员工 1、首先使用多行子查询来解决这个问题 select * from...ceil(avg(sal)) as avgsal from emp group by deptno) b where a.deptno=b.deptno and a.sal>b.avgsal 解决思路:通过分组函数求出各个部门的平均薪水...,然后将平均薪水通过deptno和emp进行连表查询,然后比较薪水和平均值,得出结果集。
另一方面，「聚合」是跨表实现的，并使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。...这个过程包括根据不同客户对贷款表进行分组并计算聚合后的统计量，然后将结果整合到客户数据中。以下是我们在 Python 中使用 Pandas 库执行此操作。...这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。...它们只是我们用来构造新特征的操作： 聚合：根据父与子（一对多）的关联完成的操作，也就是根据父亲分组并计算儿子的统计量。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。
clients.merge(stats, left_on = 'client_id', right_index=True, how = 'left') stats.head(10) 另一方面，聚合作用于多个表，并使用一对多的关系对观测值进行分组...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...父与子是一对多的关系：每个父母可以有多个孩子。在数据表的范畴中，父表的每一行代表一位不同的父母，但子表中的多行代表的多个孩子可以对应到父表中的同一位父母。...这些只是我们用来形成新功能的基本操作： 聚合：基于父表与子表（一对多）关系完成的操作，按父表分组，并计算子表的统计数据。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。
(通过颜色区分) col:字符串(数据字段变量名) 作用：通过设置col指定变量名，以该变量名的内容进行分类， 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上)...palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 col_wrap:int 作用：将多列跨行显示 height:标量 作用：指定图的大小 aspect:标量...作用：指定每一面的宽高比 markers:标记 share{x,y} : bool, "col", or "row" 如果为true，facets将跨列共享y轴和/或跨行共享x轴。...hue对数据进行第二次分组(通过对颜色进行区分) """ sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips) plt.show()...col_wrap,将多列换成多行(多列不美观) """ sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="day", hue="day",
，也就是说在原有的行记录再添加一列， 这个列的每一行的值是开窗结果集，结果集的在每一行的值是与分区键匹配 用程序语言表述一下： rows[keys:values] -- 多个不同的key对应多个相同或不同的...key) --开窗是以key作为分区键来读取数据 key:values --分区之后，原有数据变成多个子集：一个key对应多个values avg() over(partition by key)--对每个结果集进行运算...subject_id ; subject_id _c1 01 90.0 02 76.67 03 63.33 Time taken: 24.313 seconds, Fetched: 3 row(s) 分组统计会根据分组键进行分组...，找到分组键列和聚合函数作用的列，相当于从原始数据集中 取出两列，行数不变 【扩展】where条件会减少行数 然后根据分组键切分成多个数据集，每个数据集数据类型相同，然后使用聚合函数计算，返回结果 再与分组键组成...kv结构，就是最终看到的效果 用程序语言表述一下： rows[rows:cols] -- 原始数据集，多行多列 group by key -- 指定分组键, select col1,col2 -- 取出多列
GROUP BY 创建分组 GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组。 在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数。...❑ 如果分组列中包含具有 NULL 值的行，则 NULL 将作为一个分组返回。如果列中有多行NULL值，它们将分为一组。...limit 关键字 行0 检索出来的第一行为行 0 而不是行 1。因此，LIMIT 1, 1 将检索出第二行而不是第一行。...一对一关系 (夫妻关系) 从表的主键即是外键 一对多关系(部门和职员的关系) 从表有一个键作为外键 多对多(学生老师关系) 需要一个中间表, 然后指定两个外键 一般主表的记录数会少....因为主要是一对多的关系. 主表是一.
人们往往会在一些流行的数据分析语言中用到它，如Python、Scala、以及R。 那么，为什么每个人都经常用到它呢？让我们通过PySpark数据框教程来看看原因。...它是多行结构，每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。...我们将创建 Employee 和 Department 实例： 接下来，让我们通过Employee和Departments创建一个DepartmentWithEmployees实例。...查询多列 如果我们要从数据框中查询多个指定列，我们可以用select方法。 6. 查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。...分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。这里，我们将要基于Race列对数据框进行分组，然后计算各分组的行数（使用count方法），如此我们可以找出某个特定种族的记录数。 4.
20行 取列 （1）df['列索引名']指定列 索引名对应的一列 返回的是Series类型 loc和iloc loc 通过标签（即列索引）取值 t.loc['a','b'] 取a行b列对应的值 t.loc...['a']或t.loc['a',:] 取a对应的一整行 t.loc[['a','c'],['b','d']] 多行多列 iloc 通过为止（即行索引）取值 t.iloc[3]或t.iloc[3,:...取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']列索引对应的值中10-20之间的元素...t.fillna(值) 将NaN填充为指定的值，常填充均值等，如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列的均值进行填充 t['列索引名'] = t['列索引名'].fillna(t['列索引名...index df.set_index('a').index.unique() 返回index的唯一值 df.swaplevel() 交换符合索引的顺序 取值 一对多：df.loc['一'].loc[
Row/Column 行（Row）和列（Column）共同组成HBase的表。 Column Family 列族（Column）将一列或者多列组织在一起，HBase的列必须属于某一个列族。...Rowkey 行键（Rowkey）可以将HBase表进行分区，行键也是唯一确定一行的标识。...2.3 HBase最基本的单位是列，一列或者多列构成了行，行有行键（RowKey），每一行的行键都是唯一的，相同行键的插入操作被认为是同一行操作。...2.4 HBase中一个表有多行，每行都有多列，列中的值有多个版本，每个版本称为一个单元格。每个单元存储的是不同时刻该列的值。...HBase的Delete操作并不是真正地从磁盘上删除数据，而是通过创建墓碑（tombstones）标志进行处理。
将一个实体集看成另一种 Python 数据结构，并带有自己的方法和属性。 0x03表的关联 考虑两张表之间「关联」的最好方法是类比父子之间的关联。这是一种一对多的关联：每个父亲可以有多个儿子。...对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。 例如，在我们的数据集中，clients 数据框是 loans 数据框的一张父表。...每个客户只对应 clients 表中的一行，但是可能对应 loans 表中的多行。同样，loans 表是 payments 表的一张父表，因为每项贷款可以有多项支付。父亲通过共享变量与儿子相关联。...当我们执行聚合操作的时候，我们根据父变量对子表进行分组，并计算每个父亲的儿子的统计量。 0x04特征基元 聚合：根据父与子（一对多）的关联完成的操作，也就是根据父亲分组并计算儿子的统计量。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。
1、多列转多行 第一道题目是这样的： 假设现有一张Hive表， 元数据格式为： 字段： id stirng tim string 数据格式如下： a,b,c,d 2:00,3:00,4:...但这道题目里，需要对两列同时进行explode，如果只进行简单的explode，效果如下： ? 这样一行变成了16行，而我们仅仅需要的是其中能够对齐下标的四行。...3、获取字符串索引列表 第三题的题目要求如下： 1011 0101 => 取到每一行中1所对应的索引列表，索引从1开始 0101 2,4 1011 1,3,4 这一行其实也是对posexplode...3）判断每一行属于哪个分块 我们需要拿第二步得到的结果与原结果使用第二列进行join，然后判断每一行属于哪个分块。...4）把分块最小值作为分组键，进行分组排序 好了，这四道题就解析完毕了，抓紧时间去练习一下吧～～
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