第一章可前往查看：《Pandas学习笔记01-基础知识》 pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并：pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起；pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。这部分，我觉得pandas官网资料介绍的太香了，直接搬运过来吧。1.concat concat函数可以在两个维度上对数据进行拼接，默认纵向拼接(
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2024-06-14 22:40:54
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作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。 在文章开始之前，我们需要创建两个简单的 DataFrame 对象。import pandas as pd
df0 = pd.DataFrame
在做算法开发的时候，通常都会遇到读取或者写入PG数据库的情况。一般对于读取PG数据库来说，尽可能将复杂的SQL命令拆分成短小的多条SQL命令并在Python中进行merge会大大的降低脚本运行时间。同样，对于写入PG数据库来说，不同写入方式也会存在明显的效率差异。这里，我以自己在写入数据库时的三种方式（拼接成insert长字符串，pandas自带的tosql,及psycopg2的co
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2024-05-31 12:49:59
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在Python中，`DataFrame`是一种非常强大的数据结构，用于存储和处理表格数据。有时候，我们需要将纵向的数据转换为横向的形式，这一操作可以使用`pandas`库中的`pivot`、`pivot_table`或者`melt`函数来实现。本文将详细记录如何实现这个过程，同时引入相关的备份策略、恢复流程和其他必要的流程以确保数据的安全性和有效性。
### 备份策略
在进行数据转换操作之前，
这一章内容不算多，主要就是append、assign、combine、update、concat、merge、join这几个方法，需要关注的是索引、列名有一样有不一样的时候，各个参数的选择会对合并结果带来什么样的变化。一、append与assign1. append方法（a）利用series添加行（必须指定name） df_append = df.loc[:3,['Gender',
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2023-08-23 08:02:21
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本文内容：1、横向ListView的所有实现思路;2、其中一个最通用的思路HorizontalListView，并基于横向ListView开发一个简单的相册；3、实现的横向ListView在点击、浏览时item背景会变色，并解决了listview里setSelected造成item的选择状态混乱的问题。众所周知，ListView默认的方向是垂直的，但有些时候人们更喜欢横向ListView。纵观整个
# MySQL横向转纵向
在MySQL数据库中，有时候我们需要将表的数据从横向转换为纵向，也就是将一行数据转换为多行数据，这在某些特定的场景下非常有用。本文将介绍如何使用MySQL来实现横向转纵向的操作，并提供相应的代码示例。
## 横向转纵向的原理
在横向转纵向的操作中，我们将一行数据根据某个字段的值进行拆分，并将拆分后的数据转换为多行数据。例如，假设我们有一个表格存储了学生的成绩，其中包
原创
2023-08-11 18:05:46
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AOPAOP(Aspect Oriented Programming)，即面向切面编程，可以说是OOP(Object Oriented Programming，面向对象编程)的补充和完善。OOP引入封装、继承、多态等概念来建立一种对象层次结构，用于模拟公共行为的一个集合。不过OOP允许开发者定义纵向的关系，但并不适合定义横向的关系，例如日志功能。日志代码往往横向地散布在所有对象层次中，而与它对应的
有时候，我们分析的数据可能分散于多张表中，需要对多张表的数据进行合并这期要为大家介绍如何使用Excel 和 Python进行多表合并，合并方式可分为横向合并和纵向合并案例数据继续使用UCI的红酒质量评分数据集需要完成的任务是选择该数据集的部分数据知识点19：横向合并ExcelVLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])
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2023-09-15 17:36:14
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# SQL Server 横向转纵向的科普
在数据处理与分析中，"横向转纵向"（也称为透视转换或反透视）是一种常见的操作，尤其在 SQL Server 中。本文将解释什么是横向转纵向，并通过代码示例展示如何在 SQL Server 中实现这一操作，同时以图示化的方式帮助理解数据转换的过程。
## 什么是横向转纵向
在数据库中，"横向"指的是表的列，"纵向"则指的是表的行。横向转纵向是将原本以
这是我的第53篇原创文章，关于PDFMV框架。阅读完本，你可以知道：1 数据合并是什么2 pandas的concat()方法使用1数据合并 数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。当我们为要解决的业务问题需要整合各方数据时，意味着需要进行数据合并处理了。数据合并的可以纵向合并，也可以横向合并，前者是按列拓展，生成长数据；后者是按行延伸，生成宽数据，也就是我们常说的宽表。
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2023-10-20 11:41:20
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# MySQL 横向数据转纵向
在数据库中，有时我们需要将横向的数据转换为纵向的形式，以便更好地进行数据分析和处理。MySQL 提供了一些方法来实现这一目标。本文将介绍横向数据转纵向的概念、应用场景以及如何使用 MySQL 实现。
## 概念
横向数据转纵向，顾名思义，就是将表中的横向数据重新组织为纵向的形式。通常情况下，横向数据是指在一行中存储多个相关的值，而纵向数据是指每个值都存储在单独
原创
2024-02-01 06:34:46
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# SQL Server横向转纵向实现方法
## 概述
在SQL Server中，横向转纵向是指将多行数据转换为一行数据，每个字段作为一列。这在某些场景下非常有用，比如将订单明细表中的多行订单转换为一行订单。
本文将介绍如何使用SQL Server实现横向转纵向，并提供详细的步骤和示例代码。
## 实现步骤
### 步骤1：创建示例数据表
首先，我们需要创建一个示例数据表来模拟需要进行横向
原创
2024-01-03 12:50:20
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分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。） 分表理由：根据数据的
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2024-07-05 10:54:28
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年前事情比较多,博客不能每天更新了。1、union all 纵向建表和left join 横向建表的数据结构区别 先贴代码 后面再补充 (#销售确认额
SELECT '05收货销售额' AS 标识,城市,餐馆ID,销售员,订单号 AS 订单ID,订单日期 AS 订单时间,SKUID,NULL AS 相应ID,NULL AS 相应名称,类型,单位,销量 AS 数量,'A收货确认额' AS
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2023-06-22 23:08:00
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# Python设置将打印横向转纵向
在Python中，我们经常需要将打印输出的内容进行格式化，以便更好地呈现给用户。有时候，我们希望将横向打印的内容转换为纵向，以便更好地阅读和理解。本文将介绍如何使用Python设置将打印内容从横向转换为纵向的方法。
## 1. 使用for循环实现转换
首先，我们可以使用for循环来遍历打印的内容，并将其转换为纵向打印。下面是一个简单的示例代码：
```
原创
2024-01-30 09:26:34
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进了互联网公司，整天也就是搬砖，等到了面试的时候，发现数据库方面，忘得一塌糊涂，抽时间整理了一些数据库方面的题。欢迎大家向我推荐你在面试过程中遇到的问题,我会把大家推荐的问题添加到下面的常用面试题清单中供大家参考。望各路大牛，发现不对的地方，不吝赐教，留言即可。事务四大特性（ACID）原子性、一致性、隔离性、持久性？事务的并发？事务隔离级别，每个级别会引发什么问题，MySQL默认是哪个级别？M
表格后面有空白页不需要打印时：先选中要打印的内容—文件—打印区域—设置打印区域—打印即可；打印时每一页都插入表头：文件—页面设置—工作表—顶端标题行—选择要打印的表头—打印即可；多页（1）（2）（3）在一页（4）中打印出来：右击工具栏—自定义—命令—工具—照相机—拖到工具栏中，然后选中（1）中要打印的区域—点照相机（选中区域变成虚框）—在（4）中空白位置点击鼠标左键—然后重复以上步骤即可，当纵向放
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2024-10-17 08:15:51
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在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。（这个很容易理解吧）看下如下的图示（图片来自Pandas官网）横向纵向另外需要注意的是，两个DataFrame在合在一起的时候，如果针对重叠项（比如都有co
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2023-06-12 20:47:38
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有时为了使数据记录显示的更直观，会需要将记录横向显示。例如航空公司仓位数据表有这样的记录（如图所示）： 是不是感觉很难快速看完，在这些数据中每个航空公司都是重复的，不易理解。为了解决这个问题需要以下语句： select max(carrier) as 航空公司,max(case cabin when 'A' then cabin else '-' end) as
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2024-06-06 14:09:11
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