SQL Server透视一列并保留其他列 - 腾讯云开发者社区

成功填充.png 选择导航栏中的开始中的关闭并加载至，出现下图所示，填入现有工作表的你想填入的位置。 ? 加载设置.png ?...加载数据到PowerQuery中.png 客户首次购买分析选定下单日期这一列，进行升序排序。 ? 下单日期升序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ?...首次购买分析结果.png 客户最大订单分析选定金额这一列，进行降序排序 ? 金额降序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ? image.png ?...客户最大订单分析结果.png 多次购买客户分析选定客户名称这一列，进行保留重复项 ? 保留重复项按钮位置.png 只有1次购买记录的客户会被删除，多次购买记录的客户会被保留。...打开文件图示.png 不要选中第一列，选中后面的列，然后点击下图所示的逆透视列。 ? 逆透视1.png ? 成功逆透视结果.png 选择关闭并上载至，在窗口中设置值如下图所示。

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SQL基础查询方法

通常,每个选择列表表达式都是对数据所在的源表或视图中的列的引用，但也可能是对任何其他表达式（例如，常量或 Transact-SQL 函数）的引用。在选择列表中使用 * 表达式可指定返回源表的所有列。...这些来源可以是：运行 SQL Server 的本地服务器中的基表。本地 SQL Server 实例中的视图。SQL Server 在内部将一个视图引用按照组成该视图的基表解析为多个引用。链接表。...@@VERSION; 4.5 PIVOT -- PIVOT 语法 SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS ,...[列标题的值的列>] IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ......从 SQL Server 2005 开始，SQL Server 允许在 FROM 子句中指定对 SELECT 列表中未指定的表中的列进行排序。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表.../最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留删除重复值，drop_duplicates，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。

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1.9 PowerBI数据准备-逆透视，将二维表或多维表转换为一维表

转换为一维表，如下：操作步骤STEP 1 PowerQuery获取数据后，按住Ctrl键选中年月以外的其他列，点击菜单栏转换下的逆透视列-逆透视其他列。...STEP 2未选中的列变成了两列，一列属性，一列值，双击列标题改名后保存。图片举例2多维表转一维表，多层表头+多列维度。...操作步骤STEP 1 PowerQuery获取数据后，点击菜单栏添加列下的自定义列，把值以外的所有维度列合并成一列，列和列之间放上与内容不会产生重复的分隔符，比如“**”。...STEP 2 保留合并的这一列，删除合并前的所有维度列，然后把合并的这一列拖动到第一列。STEP 3 点击菜单栏转换下的转置，切换行和列的位置。...图片STEP 4 转置后，点击表的左上角，将第一行作为列标题。STEP 5 按住Ctrl键选中维度列，然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。

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sql题目pandas解法(01)：筛选、all、any常用技巧

本文不会提及 Sql 的解决方法，但是每个题目在源码中都保留了 Sql 语句 ---- 把多个表整理成一个表首先，我使用 pandas 专栏第37节中的通用方法，按照前面的数据关系图，设置 setting.xlsx...文件即可：可能你会看不懂，如下是与数据关系图的对比： ---- 导入包如下：行3：导入通用模块(这是我们自定义的，可以在不同项目中快速使用) 加载数据，并根据 setting 表把多个表关联起来...---- 查询语文比数学成绩高的学生的信息及课程分数直接看如下示意图：不管如何，构造一列 bool 值，是所有 pandas 筛选数据的重点查询同时存在语文和数学成绩的情况示意图：对一个表做...notna()，得到整个表的 bool 值通过 all 或 any 得到一列 bool，其中的参数 axis 非常重要，axis=1，每一行得到一个bool值 all 表示一堆的 bool 中是否全是...下一节是其他角度的题目，敬请关注！

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

可以明显注意到该函数的4个主要参数： values：对哪一列进行汇总统计，在此需求中即为name字段； index：汇总后以哪一列作为行，在此需求中即为sex字段； columns：汇总后以哪一列作为列...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等；上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...完整的实现数据透视表及其结果如下： ? 当然，注意到这里仍然是保持了数据透视表结果中行key和列key的有序。...04 SQL中实现数据透视表这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...实际上，SQL中原生并不支持数据透视表功能，只能通过衍生操作来曲线达成需求。

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SQL server 2005 PIVOT运算符的使用

PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。...关于UNPIVOT及SQL server 2000下的行列转换请参照本人的其它文章。...包含了CustomerID,[Year],Quantity 三个列。 Year是透视列，用于生成维度。 pivot首先将聚合列之外的列进行分组，并对其实现聚合。...本列中则是对聚合列Quantity之外的列先实现分组，即对CustomerID，Year进行分组，并对其Quantity实现聚合，相当于先做如下处理： */ SELECT CustomerID...,数据来源于SQL server 2005的AdventureWorks，其实现的原理同上。

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《MSSQL2008技术内幕:T-SQL语言基础》读书笔记（下）

五、透视、逆透视及分组 5.1 透视　　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： ? 　　...（4）使用T-SQL PIVOT运算符进行透视转换　　自SQL Server 2005开始引入了一个T-SQL独有的表运算符-PIVOT，它可以对某个源表或表表达式进行操作、透视数据，再返回一个结果表...5.2 逆透视　　所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。　　...假设我们有一个表Sequence，它只有一列val，全是序号数字。

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我用Python展示Excel中常用的20个操

,"高","低"))，将薪资大于10000的设为高，低于10000的设为低，添加一列在最后 ?...数据去重说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重，并且可以指定列以及保留顺序，例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...数据交换说明：交换指定数据 Excel 在Excel中交换数据是很常用的操作，以交换示例数据中地址与岗位两列为例，可以选中地址列，按住shift键并拖动边缘至下一列松开即可 ?...数据合并说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?

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那些年我们写过的T-SQL（中篇）

表表达式Table Expression是一种命名的查询表达式，代表一个有效的关系表与其他表的使用类似。SQL Server支持4种类型的表表达式：派生表、公用表表达式、视图等。...集合操作符涉及的查询应该有相同列数，并对应列具有兼容类型（即低级别数据可以隐式的转化为高级别数据，如int->bigint），查询的列名称由第一次查询决定（在其中设置列别名）。...透视实际上就是常说的"行转列"，而逆透视就是常说的"列转行"，由于这种操作实际上已有标准SQL的解决方案，不过很复杂和繁琐，这儿将SQL标准的解决方案和PIVOT、UNPIVOT函数的解决方案都描述出来...：第一阶段需要通过交叉联接生成每一列对应的一个副本；第二阶段通过CASE运算符生成列(qty)；最后一个阶段通过去qty IS NOT NULL删除不相关的交叉点，这一点一定不能忘了。...SQL Server 2012 T-SQL基础教程[M]. 北京:人民邮电出版社, 2013.

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关于SQLServer 中行列互转的实例说明

pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , … [最后一个透视的列...] AS , FROM() AS PIVOT( (列>) FOR [列标题的值的列>] IN ( [第一个透视的列...], [第二个透视的列], … [最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 实例： select PRICE,Sup_Name,QUOT_ITEM1,QUOT_ITEM3,QUANTITY from...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT

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关于SQLServer 中行列互转的实例说明

pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用：语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS , [第二个透视的列] AS , ......[最后一个透视的列] AS , FROM() AS PIVOT( (列>) FOR [列标题的值的列>]...IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ......注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT

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（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

参数介绍： left：第一个数据框对象 right：第二个数据框对象 how：连接方式，包括‘left’，'right','inner','outer',默认为'inner' on：两个数据框共同拥有的一列...，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only,both三种可能 ID = ['001'...dataframe.pivot() pivot()的一些参数： index：字符串或对象，作为透视表的行标签 columns：字符串或对象，作为透视表的列标签 values：生成新数据框的值（即透视表的作用区域...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法：参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序：参数介绍： by：为接下来的排序指定一列数据作为排序依据，即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下：举个例子，我们可以创建一个 5 行 4 列的 DataFrame，并填上随机数据：看，上面表中的每一列基本上就是一个 Series ，它们都用了同一个...从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...注意，不像 .reset_index() 会保留一个备份，然后才用默认的索引值代替原索引，.set_index() 将会完全覆盖原来的索引值。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...数据透视表在使用 Excel 的时候，你或许已经试过数据透视表的功能了。数据透视表是一种汇总统计表，它展现了原表格中数据的汇总统计结果。

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Pandas三百题

，要求根据 “国家/地区” 列的值进行填充例如《海上钢琴师》国家/地区为意大利，根据其他意大利国家对应的语言来看，应填充为意大利语 df['语言']=df.groupby('国家/地区').语言...max", "median", "mean"],"办学层次得分":["min", "max", "median", "mean"]}) 11-统计信息|完整查看数值型数据的统计信息（均值，分位数），并保留两位小数...'] 11-数据增加|新增列（比较值）新增一列最多奖牌数量列，值为该国金、银、铜牌数量中最多的一个奖牌数量例如美国银牌最多，则为41，中国为38 df['最多奖牌数量'] = df[["金牌数...数据透视表 1 - 加载数据读取当前目录下 "某超市销售数据.csv" 并设置千分位符号为 , pd.read_csv('某超市销售数据.csv',thousands=',') 2 - 数据透视｜...涨跌，计算前后两日收盘价之差注意：虽然我们的df1包含涨跌额列，但是这个操作很常用，所以练习一下 df1.收盘.diff() 16 - 金融计算｜涨跌幅 df1 新增一列涨跌变化率，计算前后两日收盘价之差的变化率

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SQL中的分组集

分组集的定义是多个分组的并集，用于在一个查询中，按照不同的分组列对集合进行聚合运算，等价于对单个分组使用"UNION ALL"，计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP，其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...，并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总，最后对所有的数据再进行一次汇总，所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。...SELECT 省份, 城市, COUNT(客户ID) 数量 FROM Customers GROUP BY 省份,城市 WITH CUBE 结果如下：在ROLLUP的基础上，还会将第一列每组的汇总数据额外显示在最后...总结分组集类似于Excel的透视图，可以对各类数据进行组内计算，这里不止可以进行数量统计，也可以进行求和，最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。

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从pandas中的这几个函数，我看懂了道家“一生二、二生三、三生万物”

01 nunique number of unique，用于统计各列数据的唯一值个数，相当于SQL语句中的count(distinct **)用法。...当然，groupby的强大之处在于，分组依据的字段可以不只一列。例如想统计各班每门课程的平均分，语句如下： ? 不只是分组依据可以用多列，聚合函数也可以是多个。...另外，groupby的分组字段和聚合函数都还存在很多其他用法：分组依据可以是一个传入的序列（例如某个字段的一种变形），聚合函数agg内部的写法还有列表和元组等多种不同实现。...数据透视表本质上仍然数据分组聚合的一种，只不过是以其中一列的唯一值结果作为行、另一列的唯一值结果作为列，然后对其中任意(行，列)取值坐标下的所有数值进行聚合统计，就好似完成了数据透视一般。...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值这里仍然以求各班每门课程的平均分为例

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使用Spark轻松做数据透视(Pivot)

列表在说透视表之前，我们先看看，什么是列表，在传统观念上，列表的每一行代表一条记录，而每一列代表一个属性。...，其第一行和第一列可以理解成索引，而在表中根据索引可以确定一条唯一的值，他们一起组成一条相当于列表里的数据。...建模拟数据先来模拟个数据吧，按照前面的例子，建个csv，这里多加了一列s2，是为了做多透视列的， date,project,value,s2 2018-01,p1,100,12 2018-01,p2,200,33...语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。...上文提到了，多做了一列，就是为了这个DEMO准备的，使用如下SparkSQL语句，设置多聚合列透视表 select * from ( select date,project as p,sum(value

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你真的会玩SQL吗？透视转换的艺术

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建议收藏丨sql行转列的一千种写法！！

数据透视表实现行转列 2.6 Java 实现行转列 2.7 hive sql实现行转列 2.8 Teradata UDF实现行转列三阑尾 ---- 一缘起在我们热爱的《数据仓库交流群》里发生了一幕... = @sql+' from table group by 学生号' --print @sql exec(@sql) 2.3 Python groupby 实现列转行 df_new =...此处介绍两种方法法一，通过自定义列，添加辅助列法二，通过重复列，实现添加辅助列第三步，进行透视列。【透视列】>【值列，自定义，选中需要透视的列】-【聚合值函数，选择不要聚合】-【确定】。...选中透视出来的列，右键，【合并列】-【自定义分隔符】-【确定】。最后，选中多余的列，删除！再进行【关闭并上载】。全部搞定！...rowLine.add(field.getName()); } //新table从第二列开始，某一列的某个值对应旧table第一列的某个字段

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SQL基础查询方法

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SQL中的分组集

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