PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。
所谓透视（Pivoting）就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为：
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
在数据科学和机器学习领域，数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面，从基本的数据结构到高级的数据操作，帮助读者更好地理解和利用这一工具。
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
UNPIVOT运算符相对于PIVOT运算符，它执行与PIVOT相反的操作，即将列转换到行。需要注意的是UNPIVOT运算符并不完全是PIVOT的逆向操作。因为执行PIVOT将会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。而 UNPIVOT 无法重现原始表值表达式的结果，因为行已经被合并了。另外，UNPIVOT 的输入中的空值不会显示在输出中，而在执行 PIVOT 操作之前，输入中可能有原始的空值。
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。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。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
早在 1993年，关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念，不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
在数据库的查询中，join 是最常用的查询之一，由于 join 算法实现的复杂性，出现问题的概率较大，我们对 TiDB 中出现过的 join 问题进行分析，将易发生问题的场景归为如下几类 ：
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式)，也体验过它的强大功能，在Pandas模块当中被称作是pivot_table，今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途。
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC
一.本文所涉及的内容（Contents） 本文所涉及的内容（Contents） 背景（Contexts） 实现代码（SQL Codes） 方法一：使用拼接SQL，静态列字段； 方法二：使用拼接SQL，动态列字段； 方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段； 方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段； 扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值； 扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤； 参考文献（References） 二.背景（Contexts） 其实行转列并不是一个什么新鲜的话题
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
# coding:utf-8 import numpy asnp import pandas aspd#C:\Users\xiang>pip3install pandas 1 数据清洗和准备 1.1 数据概览和类型转换 #1.1.1数据概览 def data_info(): data = pd.read_csv('my.csv') print("data.info:\n",data.info()) print("data.shape:\n",data.shape)#规模 p
日常生产中 HDFS 上小文件产生是一个很正常的事情，同时小文件也是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。
每个操作都包含介绍、语法和案例。这些操作涉及数据导入、数据清理、数据分析、数据可视化和机器学习等方面。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
世界上有两种需求，一种是能做的，另外一种是不能做的；当然按照合理不合理角度，大多数的需求都是合理但能做的，就像本文的需求一样——用可视化的方式，来“窥探” nebula 开源社区中 contributor 同项目的关系，及他们留下的 pr 痕迹。
在压测完成后，拿到压测过程中系统的慢SQL，发现其中一条慢SQL如下：的执行计划如下：
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
我们已经看到GroupBy抽象如何让我们探索数据集中的关系。透视表是一种类似的操作，常见于电子表格，和其他操作表格数据的程序中。透视表将简单的逐列数据作为输入，并将条目分组为二维表格，该表提供数据的多维汇总。
编写一个 SQL 查询来重新格式化表，使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入（revenue）列。
“你一定又写了烂SQL了！”，“你怎么这样凭空污人清白……慢查询，慢查询不能算烂……慢查询！……程序猿的事，能算烂么？” 本文从SQL执行效率方面略作研究，偏向基础性总结，但力求详实准确。如果有大佬误入此地，还请从容撤退，如果你真的愿意看，我也没什么意见。
在 Doris 中，数据以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 一张表包括行（Row）和列（Column）。Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。
User guide: https://pola-rs.github.io/polars/user-guide/ API reference: https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/io.html
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库。其核心部分是用Rust编写的，但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括：
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下：
: | -----: | ------: | -----: | --------: | | 0 | 1 | 1193 | 5 | 978300760 | | 1 | 1 | 661 | 3 | 978302109 | | 2 | 1 | 914 | 3 | 978301968 | | 3 | 1 | 3408 | 4 | 978300275 | | 4 | 1 | 2355 | 5 | 978824291 |
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：
原文：http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域，最热门的莫过于Py
注意：这里的时间转换后的格式可以根据需要设定，eg：dt.strftime('%Y/%m/%d')
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
在数据科学和机器学习领域，数据清洗和预处理是至关重要的步骤。Pandas库作为Python中最受欢迎的数据处理工具之一，提供了强大的功能来处理各种数据格式。本文将介绍Pandas的一些高级用法，帮助你更有效地进行数据清洗和预处理。
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库，它提供了多种数据统计和数据分析功能，使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷，接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作，运用具体例子更好地认识和学习Pandas在数据分析方面的独特魅力。
主要用到 System.Runtime.Caching 框架自动给了一个默认值 MemoryCache.Default; 查看微软关于MemoryCache的介绍,可以看到它有Add、Get、Set 、 Contains 、Remove等几个方法, 也就是我们常用的了,比较简单 网上找了一段对这个封装的代码: /// /// Represents a MemoryCacheCache /// public static class Cache
SQLite “只是”一个库，它不是传统意义上的服务器。因此，在某些场合下，它确实不合适。但是，在相当多的其他场合，它却是最合适的选择。SQLite 号称是部署和使用最广泛的数据库引擎。我认为这很有可能，因为 SQLite 没有版权的限制。无论何时，只要开发者想使用 SQL 在文件中存储结构化的数据，SQLite 应是首选方案。
所有在线旅行社都在争先恐后地满足亚马逊和网飞（Netflix）设定的AI驱动的个性化标准。此外，在线旅游已经成为一个竞争激烈的领域，品牌试图通过推荐，对比，匹配和分享来吸引我们的注意力（和钱包）。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
厌倦了定义用不了几次的函数？ Lambda表达式是你的救星！ Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
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