import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell; import org.apache.poi.hssf.usermo

示例 修改前:1列多行数据 修改后:合并成一列 示例语句 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 select 类别,     名称 = (         stuff(             (select ',' + 名称 from Table_A where 类别 = A.类别 for xml path('')),             1,             1,             ''         )     ) from Table_A as A grou

select *,stuff(select ‘,’ + fieldname from table1 for xml path(”)),1,1,”)  as  field from table2 for xml path(”) ,自从 SQL Server2005及更高版本提供了一个新查询语法 ,主要是用于将一列中的部分数据合并到一个单元格中: stuff()函数主要是用于将制定位置的字符串用特定的字符串替换:

SQL Server 在进行数据迁移和报表处理的时候遇到将一列多行数据拼接为一个字符串的情形,查找相关的资料整理如下,提供两种方法. Table:SC Student Course 张三 大学语文 李四 大学语文 张三 书法鉴赏 张三 音乐欣赏 李四 电影赏析 期望得到的结果: Student Course 张三 大学语文,书法鉴赏,音乐欣赏 李四 大学语文,电影赏析 一.用户自定义函数 )) ) AS BEGIN ) SELECT @Course = ISNULL(@Course + ',',

原表数据: 期望结果: 使用STUFF + FOR XML PATH即可实现以上效果 执行以下SQL: , , '') AS Course FROM Student AS T 可以看到输出结果与期望结果相同: STUFF语法 STUFF ( character_expression , start , length , replaceWith_expression ) 参数 character_expression字符数据的表达式. character_expression 可以是常量.变量,也

SQL Server在进行数据迁移和报表处理的时候会遇到将一列多行数据拼接为一个字符串的情况,为了处理这个问题,在网上找了一些相关的资料,提供两种方法,供遇到类似问题的朋友们参考,也借此加深自己的印象. Table:SC Student Course 张三 大学语文 李四 大学语文 张三 书法鉴赏 张三 音乐欣赏 李四 电影赏析 期望得到的结果: Student Course 张三 大学语文,书法鉴赏,音乐欣赏 李四 大学语文,电影赏析 IF OBJECT_ID(N'SC') IS NOT NU

Sql server中,将同一字段多条数据用字符拼接为一个字符串方式. 原数据查询展示: 使用 STUFF 函数,将结果列拼接成一行.结果如下: STUFF: 1.作用 stuff(param1, startIndex, length, param2)将param1中自startIndex(SQL中都是从1开始,而非0)起,删除length个字符,然后用param2替换删掉的字符. 2.参数 param1:一个字符数据表达式.param1可以是常量.变量,也可以是字符列或二进制数据列. star

FOR XML PATH 方法是用于将查询结果集以XML形式展示,这样展示方式的好处不言而喻.现在我要介绍的FOR XML PATH的"另类"用法. 首先,我们先来看看它的正常用法.下图是我们用到的一张TEST_PERSON表: 用FOR XML PATH方法查询,SQL语句如下: SELECT * FROM TEST_PERSON FOR XML PATH 显示结果如下: 展开结果可以看到如下图: 神奇吧!!!!细心的同学会注意到这个XML文件的行节点是<row>,如果需

Expression构建DataTable to Entity 映射委托   1 namespace Echofool.Utility.Common { 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Data; 5 using System.Linq.Expressions; 6 using System.Reflection; 7 using System.Reflection.Emit; 8 9 publ

有时为避免循环操作数据库.列表展示等一些原因需要将数据及关联数据批量加载进行集中处理,一种解决办法可以使用FOR XML PATH将多行数据合并成一列,达到字段拼接的效果.例如有两个表, 部门表T_Dept: 员工表T_Emp: 需要查询每个部门下的员工姓名,查询语句: 1 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DeptId) AS Row, DeptName 2 , LEFT(A.EmpName, LEN(A.EmpName) - 1) AS EmpName 3

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

Saiku Table展示数据合并bug修复 Saiku以table的形式展示数据,如果点击了 非空的字段 按钮,则会自动进行数据合并,为空的数据行以及数据列都会自动隐藏掉. 首先我们应该定位问题: 1.查看接口返回值,会发现接口返回都正常,数值没有任何问题,所以我们能清楚的知道与后台没有关系. 2.从页面上定位问题,会发现是table渲染问题 : /saiku-ui/js/saiku/render/SaikuTableRenderer.js  (如果是编译好的saiku,请找到 saiku-s

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 数据分组--〉归纳 程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开)         SELECT             a.id AS logisOrderId,            a.logistics_order_code AS logisOrderCode,            a.logis_order_sum_fee AS l

pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效. 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名. left_on:左表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays. right_on:右表对齐的列,可以是列名

我们日常查询数据时,经常会有将查询到的数据按照某一列分组显示(合并多行数据),比如: 表结构: ),coursename )); 需要将以上数据按照用户名分组,所选课程列不同项之间用逗号隔开,在一行中显示,效果如下: 以下分别总结了sqlserver.Oracle.MySQL数据的处理SQL: 1.sqlserver: SELECT username, coursename= ( STUFF( (SELECT ',' + coursename FROM t_user_course WHERE u

实现将多条数据合并为一条数据,在mysql中可以通过 GROUP_CONCAT 函数实现 上面是潇leader发我的和工作不相关的小小小需求描述,很明显是要把id和name相同的数据合并为一条,下面按照截图建个demo演示 ; -- ---------------------------- -- Table structure for demo -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `demo`; CREATE TABLE `d

转:https://blog.csdn.net/AntherFantacy/article/details/83824182 今天同事问了一个需求,就是将多行数据合并成一行进行显示,查询了一些资料,照搬过来如下.顺便自己记一下. 比如表中有两列数据 : ep_classes  ep_name AAA         企业1 AAA         企业2 AAA         企业3 BBB         企业4 BBB         企业5 我想把这个表变成如下格式: ep_classe

一.join 作用:默认情况下,他是把行索引相同的数据合并到一起注意:以左为准,没有的部分用NaN补全 例子 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(data=np.zeros((2, 5)), index=list('AB'), columns=list('VWXYZ')) # print(df1) df2 = pd.DataFrame(data=np.ones((3, 4)), index=list(')) # pr