DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。
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。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
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。
关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。一种是当做透视时直接使用参数margins，另一种是当无透视时手动造出汇总行。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式
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。不过，可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法，看了她目前的使用情况，和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境，我想可以称之为：夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”，用它来完成图标的制作，之后导图、截图，加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女，却只是让她生孩子——“物不能尽其用”，总是令人惋惜。（在此没有对女士的任何不敬） 在此，总结在客户那里遇到的诸事种种，总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
SELECT [字段1，2，3…] FROM [表名] — 将从##TEST表中选出的一些字段作为原表。 AS [原表别名] PIVOT( [聚合函数] ( [原表字段1] ) FOR [原表字段2] IN ( [原表2值1]，[原表字段2值2]… ) ) AS [新表别名]
快速排序首先选取一个数组元素作为基准（pivot），将小于pivot的放在左边，把大于pivot的放在右边，分割成两部分。再对其左右两部分进行排序。快排使用二分的思想将一个串分成两个子串，具体步骤如下：
对于很多使用Power Query或Power Pivot的朋友来说，工作中很容易碰到的一个情况就是——按条件求和！
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。
比如拉开弓弦或将球轻轻拍打乒乓球拍，VR很难仅用视觉效果去给人一种真实的感受。如今消费者VR硬件提供的触觉反馈，都不太好。
之前有位读者去字节面试，面的是国际支付部门，他凭记忆，回忆被问到的一些面试真题。于是，我整理了比较全的答案，希望对大家找工作有帮助呀，加油~
日常Excel业务报表中，我们有时需要对透视过的数据进行各种运算，运算完成后再次进行透视,本文提供一种简便方案，可以进行透视表再透视，数据源更新不影响刷新使用。
这种比较老旧的配置一般都是可以轻松拿下的，所以也没在意，直接丢在sqlmap里面了，等了一会，我发现：在爆数据库，表，列的时候都很正常，但是到了最后获取最后的列中的数据的时候就发生了问题，获取到的值都是空的，如下
Imply基于Druid进行了一些组件的开发，是Druid的集成包，提供开源版本和商业版本，类似CDH一样，使安装Druid简化了部署，Imply也是Druid团队开发。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
本章主要介绍常见的 PHP 笔试 + 面试题，包括： ---- 基础及程序题 数据库技术题 综合技术题 项目及设计题 ---- 基础及程序题 [1] 写一个排序算法，可以是冒泡排序或者是快速排序，假设待排序对象是一维数组（不能使用系统已有函数）（C/C++、PHP、Java） 假设以下的排序都是从小到大排序 C++ 实现冒泡排序 #include <iostream> void bubbleSort(int arr[], int n) // n 为数组大小 { for (int i =
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。本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
select PN,[2006/5/30] as [20060530],[2006/6/2] as [20060602]
从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
前文说到，Power BI直连SSAS，可以较大程度地解决数据加载刷新慢的问题。那么如何创建一个SSAS表格模型呢？本文是一个简化版的介绍，更详细的说明，请参考官网文档，或在公众号后台回复【SSAS】，获取英文版教程pdf。
Excel Power Pivot俗称超级透视表，具有强大的建模能力。一般情况下，Power Pivot的模型在Excel界面以数据透视表或数据透视图展现。但是，这种展现方式比较单一，无法实现复杂结构报表提取模型数据的需求。
在第一部分中，我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join，CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items：PIVOT和Ranking。 三、 PIVOT Operator PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”，比如对于一个2维坐标，将横坐标变成纵坐标，将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是：变成为列，变列为行。
需求：低版本excel对于使用透视表后，索引方向会出现合并，需要将其恢复为“台账”样式。
有一堆杂乱的数据,你想按某些规则把它们分门别类、汇总统计?这时候就需要数据"整理达人" Pandas.pivot_table 出马了,这是 Pandas 快速上手系列的第 8 篇。
估计大家对 JS 数组的sort 方法已经不陌生了，之前也对它的用法做了详细的总结。那，它的内部是如何来实现的呢？如果说我们能够进入它的内部去看一看， 理解背后的设计，会使我们的思维和素养得到不错的提升
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能，今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言： transform mutate aggregate grouy_by+summar
从ThinkPHP6.0.2升级到ThinkPHP6.0.3后，测试整体网站，发现用了多对多关联关联统计的地方均报错SQLSTATE[42000]: Syntax error or access violation: 1066 Not unique table/alias: 'pivot'。经过排查，系think-orm扩展最近一次的升级，调整了多对多关联导致的错误。
List是Redis的基础数据类型之一，类似于Java中的LinkedList。一个列表最多包含232个元素，常被用作模拟队列操作，接下来我们具体介绍一下List相关的命令。
作为程序员，算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用，还是进行数据分析和人工智能研究，算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案，同时提升我们的编程技能。
-- 行转列 SELECT * from ( SELECT tt1.SAP_ID,TT1.dt,TT1.EFF from ( SELECT t1.SAP_ID,T1.DT,nvl(T2.EFFECTIVE,0) eff from ( SELECT A1.SAP_ID,mr.dt from (SELECT DISTINCT SAP_ID from DATA_EMP_ATTENDANCE) a1, (SELECT TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+ROWNUM - 1 DT FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=(TO_DATE('2018-11-15','YYYY-MM-DD')-TO_DATE('2018-11-01','YYYY-MM-DD')+1)) mr ) t1 LEFT JOIN ( SELECT SAP_ID,BEGIN_DATE,1 effective from DATA_EMP_ATTENDANCE ) t2 ON T2.SAP_ID = T1.SAP_ID AND T2.BEGIN_DATE = T1.DT ORDER BY t1.dt DESC ) tt1 ) pivot (max(eff) for dt in (to_date('2018-11-05','yyyy-mm-dd') d1,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d2,to_date('2018-11-12','yyyy-mm-dd') d3)); ```
Content Size Fitter是布局控件（Layout Controller）的一个组件，与Layout Group不一样的是，它是对所拥有这个组件的UI对象进行设定。Horizontal Fit和Vertical Fit均为UI.ContentSizeFitter.FitMode枚举类型，有三个值可选：Unconstrained，MinSize，PreferredSize。
再watch data回调$emit,而对于聚拢所有数据，我们就用event bus来实现；
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
几乎每一个分布式系统，都会给用户提供自定义路由的功能。因为，仅通过range、mod、hash等方法，很大概率已经满足不了用户的需求。下面以一个实际场景为例，说一下数据路由的思路。
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
墨墨导读：本文来自墨天轮用户“只是甲”的投稿，总结所有Oracle行转列的语法，供大家参考学习。
大海：好吧，Power Query你学了那么多，Power Pivot也基本入门了，Power BI也可以同步开始学了，反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外，都是能在Power BI里直接用的。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
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由于有之前的项目，所以今天我们直接开始，不做需求分析，还不会需求分析的可以看我之前的文章。Python实战项目——用户消费行为数据分析（三）
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。
大海：这个其实也很简单啊。比如，先把数据添加到数据模型，然后写个简单的度量就搞定了。
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