一、前言 前几天Python铂金有个叫【Lee】的粉丝问了一个数据处理的问题,这里拿出来给大家分享下。 其实他自己也写出来了,效率各方面也不错,不过需求还远不如此。...这篇文章基于粉丝提问,在实际工作中运用Python工具实现了数据批量转换的问题,在实现过程中,巧妙的运用了applymap()函数和匿名函数,顺利的帮助粉丝解决了问题,加深了对该函数的认识。
唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话,写信人的需求应该是这个样子的: 他的原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释: 1,dd为模拟生成的数据框数据...,第一列为ID,其它几列为性状 2,使用的函数为data.table包中的melt函数 3,melt中,dd为对象数据框,id为不变的列数,这里是ID一列,列数所在的位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为行名...来信者需求: 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列,并且行名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以用fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一列,如果没有ID这一列,全部都是性状,可以这样运行
语句不难,不做多余解释了,看语句时,从内往外一句一句剖析 行转列 有如图所示的表,现在希望查询的结果将行转成列 建表语句如下: CREATE TABLE `TEST_TB_GRADE..."英语", 45), ("王五", "数学", 76), ("王五", "语文", 34), ("王五", "英语", 89); 查询语句: 此处用之所以用MAX是为了将无数据的点设为...CASE course WHEN '英语' THEN score ELSE 0 END ) 英语 FROM test_tb_grade GROUP BY USER_NAME; 结果展示: 列转行
行转列,列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 2005 新增的运算符PIVOT来实现。用传统的方法,比较好理解。...下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...可能支付方式特别多,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别多,我们的CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...下面我们来看看列转行,主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
作者|麦克.罗克德斯(Mike Loukides) 未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人。...他们的商业模式和传统的销售音乐、共享音乐或者分析音乐口味等业务的模式截然不同,尽管这些业务也可以是“数据产品”。CDDB完全是视音乐的问题为数据的问题。 谷歌是创造数据产品的专家,这里列几个例子。...用户会产生一连串“数据排气”,挖据它并使用它,那么相机就变成了一堆数据可以用来和用户的行为进行关联。每次用户访问他们的网站就会留下数据。...我们越来越多的在非正规的渠道里找到数据,数据科学正随着数据的不断收集、把数据转换为可处理的形式、让数据自己讲故事以及把故事展现给别人不断演进。...设计用于极大的数据库(超过十亿行、百万列),分布式存储于上千个节点。它跟Hadoop一起,可由Cloudera公司提供商业化的支持。
转自:O'Reilly(www.oreilly.com.cn) 作者:麦克.罗克德斯(Mike Loukides) 未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人。...他们的商业模式和传统的销售音乐、共享音乐或者分析音乐口味等业务的模式截然不同,尽管这些业务也可以是“数据产品”。CDDB完全是视音乐的问题为数据的问题。 谷歌是创造数据产品的专家,这里列几个例子。...用户会产生一连串“数据排气”,挖据它并使用它,那么相机就变成了一堆数据可以用来和用户的行为进行关联。每次用户访问他们的网站就会留下数据。...我们越来越多的在非正规的渠道里找到数据,数据科学正随着数据的不断收集、把数据转换为可处理的形式、让数据自己讲故事以及把故事展现给别人不断演进。...设计用于极大的数据库(超过十亿行、百万列),分布式存储于上千个节点。它跟Hadoop一起,可由Cloudera公司提供商业化的支持。
最近在开发过程中遇到问题,需要将数据库中一张表信息进行行转列操作,再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。 借此机会,在网上查阅了相关方法,现总结出一种比较简单易懂的方法备用。...一、行转列:将原本同一列下多行的不同内容作为多个字段,输出对应内容。...效果图: 数据库表中的内容: 转换后: 可以看出,这里行转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来,作为结果集中的不同列,并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score;...但是正常情况下,一个student对应一个subject只有一个分数,因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到行转列的效果。...’语文’,f_score,0)作为条件,即对所有f_subject=’语文’的记录的f_score字段进行SUM()、MAX()、MIN()、AVG()操作,如果f_score没有值则默认为0; 二、列转行
lang=en 英文原文链接:http://ibmsystemsmag.blogs.com/you_and_i/db2/ 数据库的方向 - 行vs列 如果你是一位数据库专家的话,这篇博客可能帮不了你什么...如下图所示,虚拟表(或者数组)中的列用来存储每个属性。 ? 在硬盘上,大量的页面用来存储所有的数据。我们假设数据库中的每一行的信息都存储在同一页上。在这种情况下,每一页都能保存一个用户的所有信息。...虽然我还没有提到,但是你可以想象,如果是基于列的数据库,所有的数据都是以列的形式存储的。回到之前的例子,假设每一列的存储对应一个页面。...(这只是一个示例,事实上,操作系统会带来不止一页的数据,稍后详细说明) 另一方面,如果你的数据库是基于行的,但是你要想得到所有数据中,某一列上的数据来做一些操作,这就意味着你将花费时间去访问每一行,可你用到的数据仅是一行中的小部分数据...Mark曾经说过“这就像把很多的矮胖子放在一起”。行信息分散在很多存储页中。即使整个数据库都存放在内存里,也需要消耗大量的CPU资源,来将一行中的所有列拼接起来。 下面总结这一课的关键内容。
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列?...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视,一步搞定 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,为保排序,操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模(取模时输入参数为源表的列数,如3) 2.6 修改公式中的取模参数,使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序:操作法二 先转置,行标丢失,新列名可排序 有时候,换个思路,问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Pandas数据分析的问题,一起来看看吧。...她提供了原始数据demo,部分数据如下所示: 问题描述:大佬们请教个问题 有个df数据只有1列数据,每5行为一组,把他拆成5列N行数据这个怎么实现呀?...trans_lists(lists, n=5): lsts = [lists[i:n+i] for i in range(0, len(lists), n)] return lsts 原理就是这个是把一个...确实还真没留意到有一列可以分组!...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
转换成 (一) 把单个字段组合成一个列 Table.ToColumns(源) (二) 把需要合并的样式单独组合 Table.FromColumns(List.Range(单字段组合,0,1)&...List.Range(单字段组合,1,3)) 解释:第一个List.Range目的是为了固定班级字段;第2个List.Range是为了提取第一组的数据。...同一样的操作,提取第二部分的数据。 (三) 组合表格 Text.Combine将之前组合的表格进行合并。 (四) 重命名字段名 ?
实验:FPGA计算3行同列数据之和 实验要求:PC机通过串口发送3行数据(一行有56个数据,3行共有56*3=168个数据)给FPGA,FPGA计算3行同一列数据的和,并将结果通过串口返回给上位机。...实现方法:使用两个FIFO IP Core,将串口接收到的数据进行缓存,当第一个FIFO1的数据存满后,将FIFO1的数据读出来给FIFO2,当FIFO2的数据存满时,当前两个FIFO的数据和串口正在接收的数据就可以看做为三行数据了...我们将3行数据同时读出,进行求和,然后用串口发送到上位机,这里要注意的是三个数据必须对齐,要不然是最终结果是不正确的。我这里为了验证方便,只生成了一行16个数据。 ? ? ...生成好两个FIFO之后,按照系统流图,还需要添加串口接收和发送模块,这里我们可以把以前做过的串口代码直接拿过来用,代码都是可以移植的只需要稍微修改端口顶层例化即可。...最后下载板子进行功能验证,发送3组00-0f的数据,最后由串口返回上位机的数据查看,三行数据一列求和的结果是完全正确的。至此实验结束,下面要进入基于FPGA的Sobel边缘检测实验了。
参考链接: 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候,df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下: #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None
传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中, 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的, 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...行存储是在指定位置写入一次,列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是行存储的列数倍。所以,数据修改也是以行存储占优。...2.在数据读取上的对比 1)数据读取时,行存储通常将一行数据完全读出,如果只需要其中几列数据的情况,就会存在冗余列,出于缩短处理时间的考量,消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...相比之下,行存储则要复杂得多,因为在一行记录中保存了多种类型的数据,数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换,这个操作很消耗CPU,增加了解析的时间。所以,列存储的解析过程更有利于分析大数据。...;因为各列独立存储,且数据类型已知,可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法,以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据,那在列存储时,就可以不存储该列的值,这将比行式存储更节省空间
在MySQL中只要是自动增长列必须是主键 1.3.4 主键(primary key) 主键概念:唯一标识表中的记录的一个或一组列称为主键。...); -- 可以直接插入数字 Query OK, 1 row affected (0.06 sec) -- 自动增长列可以插入null,让列的值自动递增 mysql> insert into stu25...truncate table删除数据后,再次插入从1开始 练习 在主键列输入的数值,允许为空吗? 不可以 一个表可以有多个主键吗?...不可以 在一个学校数据库中,如果一个学校内允许重名的学员,但是一个班级内不允许学员重名,可以组合班级和姓名两个字段一起来作为主键吗? 对 标识列(自动增长列)允许为字符数据类型吗?...不允许 一个自动增长列中,插入3行,删除2行,插入3行,删除2行,插入3行,删除2行,再次插入是多少?
小勤:怎么把实际销售金额里空的数据用原单价来替代?即没有实际售价的使用原单价。 大海:这个问题好简单啊。添加一个自定义列,做个简单判断就可以了: 小勤:这个我知道啊。...但是,能不能不增加列,直接转换吗?比如用函数Table.TranformColumns?...大海:虽然Table.TranformColumns函数能对列的内容进行转换,但是它只能引用要转换列的内容,而不能引用其他列上的内容。...但就这个问题来说,其实还是直接添加自定义列的方式会更加直接,因为大多数朋友应该都很熟悉这种在Excel中常用的辅助列套路。
场景 比如说一个订单对应多条数据,当状态(status)=1的时候, 数量(num)=25,当状态(status)=2的时候, 数量(num)=45,现在想用一条sql记录下不同状态对应的数量为多少
之前我们了解到了如何把2列数据进行合并的基本操作,Power Query中如何把多列数据合并?也就是把多个字段进行组合并转成表。那如果这类的数据很多,如何批量转换呢?...我们了解到在代码中的字段数据列表实际上是个已经经过Table.ToColumns处理过的一个列表嵌套列表格式。所以我们在优化代码的时候可以把这一步处理的过程直接作为自定义函数的部分流程。...解释:这里我们把固定列从第1列开始,往后延伸,例如输入参数2代表的是从第一列开始,连续2列作为固定列。...="可以把多列相同的数据合并到一起。...像这种固定列有3列,数据列是3列为一组,一共转换3次(3组同类数据)进行组合。结果如下图 ? 因为我们可以直接调用我们之前的自定义函数。
<= 1000 要完成的函数: vector> transpose(vector>& A) 说明: 1、给定一个二维vector,命名为A,要求把A...不过这里的二维vector不一定是方阵(也就是行数和列数不一定相等)。 比如[[1,2,3],[4,5,6]],转置之后结果是[[1,4],[2,5],[3,6]],其实也就是按列读取的结果。...vector> transpose(vector>& A) { int hang=A.size(),lie=A[0].size();//得到行数和列数...{ for(int i=0;i<hang;i++)//内层循环是行的循环 { res1.push_back(A[i][j]...);//不断地把每一行同一列的值插入到res1中去 } res.push_back(res1);//res1的结果插入到res中
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题,一起来看看吧。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
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