PIVOT语法将行数据转换为列数据,反之亦然,用于UNPIVOT语法。并非所有数据库都支持PIVOT语法,但通常可以使用决策逻辑(CASE语句等)和聚合函数来实现功能。
嗨,我正在进行一项更改此格式的查询:对此:我一直在使用此代码但不确定我是否遵循正确的方法:选择[Duplicate Stores],[Missing Products],channel,...
我有以下数据:user_id month_id service 895 201612 S 262 201612 V 5300 201612 BB现在可能有一年内使用过多个服务的用户,我......
如果我将Pandas Pivot Table导出到CSV表格,我得到第一个第二个条形A A 0.721555 B -0.706771两个A -1.039575 B 0.271860 baz one ...
我需要将一个查询结果转换为具有可能组合的表。请看详情如下:这是我的原始结果,由select查询返回(字段最多可以是n个数字)。一世 ...
我有相关模型的问题。有三种型号。用户,PostType(音乐,动物)和帖子。用户可以选择他想要看的后期类型。所以我创建了一个pivot-table posttype_user。 ...
我看了一下论坛,找不到我需要的东西。我有两个表一个表(Parse_Table)File_ID | Start_Pos | Length | Description ---------------------------...
我有一个看起来像这个值的表effective_date ----------------------'A'| '2000-10-31''A'| '2000-11-30''B'| '2000-10-31''B'| '2000-11-30''C'| '2001-10-31''C'| ” ...
数据来自两个具有一个可能关系的表。查询:选择temp1.code,temp1.name,temp_dt.item_type,(从pr_payroll_item中选择item_name,其中xid = ...
Pandas Pivot with Strings- ValueError:索引包含重复的条目,无法重塑
鉴于此数据框:导入pandas为pd df = pd.DataFrame({'Field':['a','b','a','b'],'Value':['aa','bb' ,'cc','dd'],'indexer':[0,0,1,1]})df字段值索引器0 a aa 0 1 b ...
我有模型User与自身公共功能订阅(){return $ this-> belongsToMany('App \ User','subscription','subscriber_id');我为制作用户而做的......
我有一个熊猫数据帧。我需要将一些列转换为行。数据帧在前3列中每3行具有相同的数据。所以,我需要6个列,你会在我看到...
我有一排有几个诊断代码。如何将列拆分为行?我尝试了下面的查询来解开,但我不知道如何获得DX_Order这是列号,例如DX01,...
以下是SAS数据集中的数据示例。我期待创建一个报告/转置(Excel术语,数据透视)数据看起来像第二个图像。有人可以协助我开始吗?
我有一个元组列表,我需要将其转换为单个数据帧行,其中第一个元组项转换为列,第二个元组转换为相应的值。这是我试过的:......
请帮我SQL查询这是我有的表-------- + ---------- + | UserID | Date | + -------- + ---------- + | Sanjay | 29/06/2017 | + -------- + ---------- + | Sanjay | 30/06/2017 | + -------- + ----...
嗨我有一个数据框df与以下列,所以值是整个月。时间戳计数0 2017-10-01 00:00:00 783 1 2017-10-01 01:00:00 662 2 ...
我在我的数据框的持续时间列上应用分位数函数:a = df.groupby('version')[['duration']]。分位数([。25,.5,。75])持续时间版本4229 0 ....
我有一个如下所示的系列:区域分类样本88 500m-1bi 34 94 500m-1bi 112 09 500m-1bi 912 ...
我有以下格式的表格:user_id total_spent purchase_date purchase_id aisle department item_cost 33 279.3 1/29/18 26 gn 1 25.7 ...
我在hive中有一个表格,其结构如下:+ ------ + ------ + -------- + ------- + | col1 | col2 | col3 |价值| + ------ + ------ + -------- + ------- + | 1 | A1 | M1 | 23 | | 1 | A1 | ......