pivot & unpivot 11g新特性1 pivot以列-值对的形式出现，典型的行转列报表函数。create table test_demo(id int,name varchar(20),nums int); ---- 创建表
insert&n
原创
2017-05-22 11:31:53
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一、hive数据库操作1，新建表基本格式：create table IF NOT EXISTS test.test_mx
(
activity_code string COMMENT '活动编码',
activity_name string COMMENT '活动名称',
request_url string COMMENT 'client request url',
)
COMMENT '
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2023-09-05 21:42:20
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行转列，列转行 [pandas学习笔记3—数据重塑图解Pivot, Pivot-Table, Stack and Unstack_Lavi_qq_2910138025的博客-CSDN博客]()文章目录数据重塑图解—Pivot, Pivot-Table, Stack and Unstack引言Pivot常见错误Pivot TableStack/Unstack 数据重塑图解—Piv
示例：有如下表需要进行行转列：代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import MySQLdb
from warnings import filterwarnings
# 由于create table if not exists总会抛出warning，因此使用filterwarnings消除
filterwarnings('ignore'
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2023-07-04 17:27:54
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透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。pivot_table是pandas中数据透视表的函数。官方文档关于pivot_table函数体的介绍：pandas.pivot_table — pandas 1.5.1 documentationpivot_table的官方定义如下所示：pandas.pivot_table(data, values=None, index
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2023-11-30 23:22:07
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# 在HIVE中使用Pivot操作
在数据分析和处理的领域，Pivot操作是一个常用的技术，允许我们将长格式的数据转换为宽格式的数据，方便后续分析。在HIVE中，虽然没有专门的Pivot功能，但我们可以通过多种方式达到这个目的。本文将介绍如何在HIVE中实现Pivot操作，并给出相应的代码示例。
## 什么是Pivot操作？
Pivot操作的核心是将数据表中的某些行变为列。这通常用于数据汇总
SELECT * FROM (SELECT 'syr1' SYR, 'xyx' XX FROM DUAL)PIVOT(MAX(XX) -- pivot一定要用到聚合函数 FOR SYR IN('syr1' "syr1", 'syr2' "syr2", 'syr3' "syr3", 'syr4' "s ...
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2021-09-02 11:33:00
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with temp as( select '湖北省' province,'武汉市' city,'第一' ranking from dual union all select '湖北省' province,'孝感市' city,'第二' ranking from
原创
2024-09-06 11:48:39
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1. 背景描述透视表是一种能对多维数据进行分析统计的工具，具有筛选处理、分类汇总，优化显示等强大的功能，是Excel中最好用的数据分析工具之一。 在自动化办公中，使用python的pivot_table()，搭配合适的聚合函数，就能有效地实现透视表的强大功能，并且能更快速便捷地完成数据统计分析过程。2. 关键参数pivot_table()共有9个参数，分别为：1. values, 2. index
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2023-08-14 23:32:24
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Pivot 及 Pivot_table函数用法Pivot和Pivot_table函数都是对数据做透视表而使用的。其中的区别在于Pivot_table可以支持重复元素的聚合操作，而Pivot函数只能对不重复的元素进行聚合操作。在一般的日常业务中，因为Pivot_table的功能更为强大,Pivot能做的不能做的Pivot_table都可做。所以只需要记住Pivot_table函数用法就好了。Pivo
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2023-10-19 22:55:26
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在进行数据分析和报告生成时，使用MySQL中的Pivot操作可以方便地将行数据转置为列数据，从而获得更直观的表格展示。此文将详细介绍如何在MySQL中实现Pivot操作的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在进行MySQL Pivot操作之前，需要确保所使用的技术栈兼容性。这些技术栈包括：MySQL版本、应用开发语言和库等。下表为版本兼容
# Python中的Pivot：实现数据透视表
## 介绍
在数据处理和分析中，数据透视表是一种常用的工具，用于对数据进行汇总和重排，从而更好地理解和分析数据。Python中的pandas库提供了丰富的功能，可以方便地实现数据透视表的创建和操作。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python中的pandas库实现数据透视表。我将以一个步骤的方式指导你完成这个过程，并提供相应的代码和注释，帮助你
原创
2023-09-02 04:10:02
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摘要：（简要介绍Oracle11g SQL的新功能 pivot/unpivot 的使用方法以及如何使用它们做到行列转换.
蓄势以久的Oracle 11g 终于七月敲锣打鼓隆重推出，接下来就是网上漫天盖地的新功能介绍。11g面向开发的新功能本来就不多，掰着手指头也就是pivot和查询结果缓存的新Hint。本以为不久就会有人详述，谁知盼到两眼欲穿，大家还是翻来覆去的讨论DBA的自动分区之类。Oracle自己的门脸上到是每每用客气的冷漠写着“马上就来” (coming soon)，可这马上都转眼都快马上了一个月了，还迟迟不见盖头掀起来。
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精选
2012-12-22 16:45:22
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# 在MySQL中实现PIVOT函数的指南
MySQL并没有直接提供PIVOT函数，但我们可以通过其他方法来实现类似的效果。本文将全面指导你如何在MySQL中手动实现PIVOT操作。
## 实现PIVOT的步骤流程
我们将通过以下步骤实现PIVOT功能：
```mermaid
flowchart TD
A[获取原始数据] --> B[确定需要PIVOT的列]
B --> C[编写S
# Hivesql中的Pivot函数
在数据分析和处理中，经常遇到需要将行数据转化为列数据的情况，这就是所谓的数据透视（pivot）。在Hive中，我们可以使用Pivot函数来实现这一功能。本文将介绍Hive中Pivot函数的使用方法，并提供代码示例。
## Pivot函数的基本语法
Pivot函数的基本语法如下：
```sql
SELECT ...
FROM ...
PIVOT (agg
原创
2023-09-18 04:04:06
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Pandas是著名的Python数据分析包，这使它更容易读取和转换数据。在Pandas中数据变形意味着转换表或向量（即DataFrame或Series）的结构，使其进一步适合做其他分析。在本文中，小编将举例说明最常见的一些Pandas重塑功能。 一、Pivot pivot函数用于
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2024-01-12 07:09:40
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pivot的格式selectfrom(inner_query)pivot(aggreate_functionforpivot_columnin(listofvalues))orderby...;用法举例:selectfrom(selectmonth,prd_type_id,amountfromall_sales)pivot(sum(amount)formonthin(1asJAN,2asFEB,3
原创
2018-07-25 21:16:44
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一.你需要准备?Oracle 11g+二.基本介绍SELECT 语句pivot_clause允许您编写交叉表位查询，将行旋转到列中，在旋转过程中聚合数据。透视是数据仓库中的一项关键技术。在其中，您将多行输入转换为数据仓库中更少且通常更宽的行。透视时，将针对数据透视列值列表中的每个项应用聚合运算符。透视列不能包含任意表达式。如果需要在表达式上透视，则应在 PIVOT 操作之前将表达式别名...
原创
2021-07-08 13:58:46
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# MySQL中的Pivot语句概述
在数据库管理和数据分析中，数据的转置（Pivot）是一项常见且有用的技术。Pivot操作指的是将数据从行转换为列，使数据更加易于查询和展示。在MySQL中，虽然没有直接的Pivot语句，但我们可以通过组合使用`CASE`语句和`GROUP BY`来实现相似的效果。本文将探讨MySQL中的Pivot概念，并通过示例代码进行深入讲解。
## 什么是Pivot
原创
2024-09-02 04:37:15
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介绍也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下，
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2023-12-25 21:12:27
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