最近在操作Excel文件数据导入数据库时,经常需要检查Excel中哪些数据数据库中已经存在,哪些不存在,然后再将不存在数据库中的Excel数据导入:在此过程中,经常需要操作Excel中的数据,所以.也就使用了个别Excel函数,现在介绍各函数如下: VLOOKUP函数: 定义: VLOOKUP(lookup_value, table_array,col_index_num, [range_lookup]) 解释: lookup_value: 指的是要查询的某个值.如A2 table_array:

  DML语句 insert 向表中插入新的记录   --三种插入方式 --(1)不写字段的名字,直接按照字段的顺序把值逐个往里插 insert into dept2 values(50,'DANAME','BEIJING');   --(2)指定某些字段往里插,其他不插的字段默认都是空值 insert into dept2(deptno,dname) values(60,'DNAME2');   --(3)将子查询的结果插入到表中 insert into dept2 select * from

针对已有数据的表创建标识列: ,) constraint FID_1 primary key(FID)

作者:白狼 出处:http://www.manks.top/article/yii2_excel_extension​ 本文版权归作者,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 先概括下我们接下来要说的大致内容: 数据列表页面导出excel数据, 1.可以根据GridView的filter进行搜索数据并导出 2.可以自行扩展数据导出的时间直接导出数据 //先来看controller层,接收GridView参数并做拼接处理 php c

列转行上一篇博客已经介绍过了. 下面介绍一下行转列的实现 假设我们有一个数据表: CREATE TABLE row_to_line ( ) NOT NULL, -- 学生名称 yingyu integer, -- 得分 yuwen integer, huaxue integer, wuli integer, CONSTRAINT row_to_line_pkey PRIMARY KEY (user_name) ); , , , ; , , , ; , , , ; 显示如下: 那么我们想要将它转化

实现: 点击button1,从数据库中获得数据,指定数据库的某列数据插入到DataGridView指定列 一.双击button1进入事件代码 private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { using (SQLiteConnection con = new SQLiteConnection(Constants.DATA_SOURCE)) { con.Open(); using (SQLiteCommand cmd = new SQ

VB.NET中使用Linq TO SQL添加数据后获得自增长列ID: Dim tempOrdre As New Order With { .CustomerID = cmbCustomerName.SelectedValue.ToString, .ProductID = cmbProductSpec.SelectedValue.ToString, .ProductNumber = txtProductNumber.Text.Trim, .BatchNO = txtBatchNO.Text.Tri

Excel表格中,由于各种数据的复杂性,可能存在单元格中的数据字号大小.数据内容长度不一而出现,列宽过宽.过窄或者行高过大.过小的问题.常见的解决方法是调整行高.列宽.在Microsoft Excel中,在单元格格式设置中可手动设置自适应行高或自适应列宽,但通过代码,我们可以通过方法AutoFitColumns()或者AutoFitRows()来设置指定数据范围或整个工作表的自适应行高.列宽.这里设置自适应分以下2种情况来进行: 1. 固定数据,设置行高.列宽自适应数据 2. 固定行高.列宽,设

sql 语句 获取某张表某列字段最短的某几行数据 SELECT C_name,C_code FROM Catalog where LEN(C_code)=LEN((SELECT top 1 C_code FROM Catalog order By LEN(C_code)))

1.在开发过程中经常会遇到表中的某一个字段数据类型不对,比如说需要保存的数据带小数,但是在最初设计的时候是给的number(10)类型,开始保存是整数的时候满足要求,后来在保存小数的时候 会发现自动四舍五入,这样就造成数据不准确,但是直接修改表中的字段类型为number(10,2)会提示已有数据不能修改,这时候也有很多种解决的办法,举一个最简单的方法,就是给表格在增加一个 字段,允许为空,然后把要修改列中的值全部复制到新列里面,然后把旧列置空,然后修改旧列的字段类型,修改完把数据在复制过来,删掉

获取数据框的行.列数 # 获取行数 df.shape[0] # 获取行数 len(df) # 获取列数 df.shape[1]

DML语句 insert 向表中插入新的记录 --三种插入方式 --(1)不写字段的名字,直接按照字段的顺序把值逐个往里插 insert into dept2 values(50,'DANAME','BEIJING'); --(2)指定某些字段往里插,其他不插的字段默认都是空值 insert into dept2(deptno,dname) values(60,'DNAME2'); --(3)将子查询的结果插入到表中 insert into dept2 select * from dept; u

解决方案 创建组并修改组名称为“合计” 如下图:原始数据透视表 步骤 选中列标签区域→右键→组合 修改组合的名称为“合计” 此时底部会有一个合计汇总项,只需要单击数据透视表任意单元格→数据透视表工具→设计→分类汇总→在组的顶部显示所有分类汇总即可

如上图:有行合计也有列合计.现在我们需要将行列合计都去除,如何操作呢? 解决办法一: 数据透视表区域任意单元格→数据透视表工具→设计→布局→总计→对行和列禁用 解决办法二: 数据透视表区域任意单元格→右键→数据透视表选项→汇总和筛选→取消选中显示行(列)合计 解决方案三: 右键单击数据透视表总计列→弹出快捷菜单→删除总计 列同样如此 操作后效果

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

进入正题,准备我们的测试数据 1.我们要筛选的数据为去除 GX 列的重复项 并将所有数据展示出来,如图所示: ' 2.这种情况下我们是不可以使用DISTINCT来去重的,我们可以来尝试一下: 首先,单纯的查询 GX 这一列用 distinct 是没有任何问题的 ' 但是如果我们加上表中其它数据的话,我们来看看效果: ' 很显然,结果发现不是我们想要的数据. 3.这个时候我们既想要去重,又想要去重后的数据,我们可以这样: ' and not exists ( from [PeopleCount]

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_38893241/article/details/80414977在<pandas数据框,统计某列数据与其他文件对应关系的个数>之后,我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚,就在这里介绍两个统计pandas数据框里面列.行元素个数的方法: 代码如下: import pandas as pdimport numpy as np

Q1:我有两列数据,需要做重复性比较,比较完后需要将不重复的数据提取出来自成一列,请问该如何操作? 假如你要比较A列与B列数据是否重复,应该有三种结果(即AB皆有,A有B无,B有A无),可在C列存放A有B无的数据,在D列存放B有A无的数据,然后再将两列数据合并即可,方法如下:1.在C1单元格输入公式:=IF(COUNTIF($B:$B,A1)=0,A1,"")在D1单元格输入公式:=IF(COUNTIF($A:$A,B1)=0,B1,"")将两个公式用填充柄向下复制

经常使用办公软件的人可能有遇到过需要将Excel相邻两行数据相互交换的情况,需要怎么弄才最方便呢?您还是像大家通常所做的那样先在Excel文件相应位置插入一个新的空白行然后在复制粘贴数据然后删除原来那行数据的方法么? 要想在Excel中交换相邻两行数据,可以借助Shift键快速实现. 例如需要交换第4行和第5行的数据,那么您需要先选中第4行,然后把鼠标指向第4行的上边缘,当指针变为双十字箭头(即移动指针)时,按住Shift键,同时按住鼠标左键向下拖动鼠标. 在拖动的过程中,会出现一条虚线,当虚线

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.