重点:dataframe.apply(function,axis)对一行或一列做出一些操作(axis=1则为对某一列进行操作,此时,apply函数每次将dataframe的一行传给function,然后获取返回值,将返回值放入一个series)python去空格:字符串.strip() 待解决:dataframe.assign()应该怎么用? (1)读入数据后先把 城市 那一列城市名中的空格去掉 对一列数据去空格的方法: def qukong(hang): return hang['city']…

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp…

package Day8_06; /*读入两个整数m,n,输出一个m行n列的矩阵,这个矩阵是1~m*n这些自然数按照右.下.左.上螺旋填入的结果. * 例如读入数字4,5,则输出结果为: * 1 2 3 4 5 * 14 15 16 17 6 * 13 20 19 18 7 * 12 11 10 9 8 */ import java.util.Scanner; public class LuoXuan { public static void main(String[] args) { Syst…

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(…

应用二维数组的知识 杨辉三角特点: 1.第一列和对角线的元素全部为1 2.其他元素等于上一行的当前列的值和上一行中当前列前边一列的值之和 #include<stdio.h> #define N 11 int main() { },{,}};/*初始化第0行和第一行,其他全部为0*/ int n,i,j; printf("请输入行数:\n"); scanf("%d",&n); ;i<=n;i++)//从第2行开始循环计算杨辉三角的每一个值 ;…

1.正常情况. SELECT JoinEventIds from nt_mainnum 2.使用group_concat函数 select group_concat(JoinEventIds) from nt_mainnum 3.使用SUBSTRING_INDEX和CROSS JOIN将列里面的的数字都拆分出来. 方法一(网上查询的方法): 建配置表: )); INSERT INTO digits VALUES (), (), (), (), (), (), (), (), (), (); ))…

function print(n,m){     document.write("<table>");     for(var i=0; i<n; i++){         document.write("<tr>");         for(var j=0; j<m; j++){             document.write("<td>");             document.…

import edu.princeton.cs.algs4.*; public class No_1_1_13 { public static void main(String[] args) { int m=4; int n=3; int [][] a = new int[m][n]; for(int i=0;i<m;i++) { for(int j=0;j<n;j++) { a[i][j]=i+j; StdOut.print(a[i][j]); } StdOut.println(); }…

Ref: Pandas Tutorial: DataFrames in Python Ref: pandas.DataFrame Ref: Pandas:DataFrame对象的基础操作 Ref: Creating, reading, and writing reference pandas.DataFrame() pandas.Series() pandas.read_csv() pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.head pandas.read_…

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', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i…

我们在写Sql语句的时候没经常会遇到将查询结果行转列,列转行的需求,拼接sql字符串,然后使用sp_executesql执行sql字符串是比较常规的一种做法.但是这样做实现起来非常复杂,而在SqlServer2005中我们有了PIVOT/UNPIVOT函数可以快速实现行转列和列转行的操作. PIVOT函数,行转列 PIVOT函数的格式如下 PIVOT(<聚合函数>([聚合列值]) FOR [行转列前的列名] IN([行转列后的列名1],[行转列后的列名2],[行转列后的列名3],.......…

我们在写Sql语句的时候没经常会遇到将查询结果行转列,列转行的需求,拼接sql字符串,然后使用sp_executesql执行sql字符串是比较常规的一种做法.但是这样做实现起来非常复杂,而在SqlServer2005中我们有了PIVOT/UNPIVOT函数可以快速实现行转列和列转行的操作. PIVOT函数,行转列 PIVOT函数的格式如下 PIVOT(<聚合函数>([聚合列值]) FOR [行转列前的列名] IN([行转列后的列名1],[行转列后的列名2],[行转列后的列名3],.......…

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的…

最近做数据处理,经常遇到需要行转列.列转行的场景,记录个非常简单实用的oracle  列转行.行转的列方法 1.行转列,基础数据如下 做行转列处理 处理SQL select user_name,max(date_201501) as date_201501,max(date_201502),max(date_201503),max(date_201504) from (select t.user_name,case when t.acct_date = '201501' then t.flow…

行转列问题总结 1.行转列 ---1.最简单的行转列/* 问题:假设有张学生成绩表(tb)如下:姓名 课程 分数张三 语文 74张三 数学 83张三 物理 93李四 语文 74李四 数学 84李四 物理 94 想变成(得到如下结果): 姓名 语文 数学 物理 李四 74   84   94张三 74   83   93*/--测试用IF OBJECT_ID('[tb]') IS NOT NULL DROP TABLE [tb]GOcreate table tb(姓名 varchar(10) ,…

1.基础表 2.行转列,注意ISNULL函数的使用,在总成绩的统计中,ISNULL(-,0) 有必要使用 3.列转行,对列语文.数学.英语.政治,进行列转行,转为了2列,score scname 这两列,是新列,可以取名为 score11 scname22,随意 4.测试脚本 SELECT * FROM dbo.SC --插入测试数据 INSERT dbo.SC UNION UNION UNION --行转列 SELECT * FROM dbo.SC PIVOT (SUM(Score) FOR…

创建表: IF OBJECT_ID('T040_PRODUCT_SALES') IS NOT NULL DROP TABLE T040_PRODUCT_SALES create table T040_PRODUCT_SALES ( ID INT IDENTITY(1,1), ProductName VARCHAR(20), SaleMonth INT, SalesCount INT ) 插入数据并排序: INSERT INTO T040_PRODUCT_SALES VALUES ('Bicycl…

MySQL存储过程中使用动态行转列 最近做项目关于数据报表处理,然而数据库存储格式和报表展现形式不同,需要进行一下行转列的操作,在做上一个项目的时候也看了一下,但是后来换了读取方式,也就没深入研究这个问题了. 而这一次必须要直面这个问题了,奈何我是那么的不想看,可项目不能因为这个问题卡在这,只好好好找资料看如何解决这个问题. 开始也在网上找到一些MySQL行转列的例子,但大部分都是静态的,要么就是不知所云,说的不是很清楚.后来就找到国外的一个资料,参考了之后对照自己项目的数据库,然后便成功的实现…

PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值. 其实PIVOT 就是行转列,UNPIVOT就是列转行. PIVOT 的完整语法为: SELECT <非透视的列>, [第一个透视的列] AS <列名称>, [第二个透视的列] AS <列名称>, ... [最后一个透视的列] AS <列名称>, FROM…

MySQL存储过程中使用动态行转列 最近做项目关于数据报表处理,然而数据库存储格式和报表展现形式不同,需要进行一下行转列的操作,在做上一个项目的时候也看了一下,但是后来换了读取方式,也就没深入研究这个问题了. 而这一次必须要直面这个问题了,奈何我是那么的不想看,可项目不能因为这个问题卡在这,只好好好找资料看如何解决这个问题. 开始也在网上找到一些MySQL行转列的例子,但大部分都是静态的,要么就是不知所云,说的不是很清楚.后来就找到国外的一个资料,参考了之后对照自己项目的数据库,然后便成功的实现…

一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach…

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明:labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1:index 直接指定要删除的行columns 直接指定要删除的列inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe:inplace=True,则会直接在原数…

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.…

更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several…

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFram…

对于pandas中的Dataframe,如果需要按照列A进行分组,将同一组的列B求和,可以通过下述操作完成: df = df.groupby(by=['column_A'])['column_B'].sum() 生成的数据类型是Series,如果进一步需要将其转换为dataframe,可以调用Series中的to_frame()方法. df = df.to_frame() #index column_A #column_B ->column_B values 可以取出上述dataframe中的i…

删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name']   方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', 1): 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)   # Note: zero indexed   注意:凡是会…

相信有很多人收这个问题的困扰,如果你想一次性在pandas.DataFrame里添加几列,或者在指定的位置添加一列,都会很苦恼找不到简便的方法:可以用到的函数有df.reindex, pd.concat 我们来看一个例子: df 是一个DataFrame, 如果你只想在df的后面添加一列,可以用下面的方法: 但是如果你想一次性添加两列级以上,你可能会用通样的办法 df[['D','E']] == None ,结果报错如下: 所以接下来我想介绍两种认为比较简便的方法 (1)第一个方法是利用pd.c…

1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book…

用 df.va lue s 读取数据的前提是必须知道学生及科目的位置,非常麻烦 . 而 df.loc 可直接通过行.列标题读取数据,使用起来更为方便 . 使用 df.loc 的语法为: 行标题或列标题若是包含多个项目,则用小括号将项目括起来,项目之间以逗 号分隔,如“( ” 数学 ” , ” 自然 ”) ”:若要包含所有项目,则用冒号“．”表示. 例如读取学生陈聪明的所有成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93…