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SQL Server中的PIVOT與UNPIVOT用法具體示例詳解_MsSql_腳本之家

SQL Server 提供了 PIVOT 和UNPIVOT 兩個(gè)強(qiáng)大的運(yùn)算符,能夠幫助我們快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視與逆透視操作。本文將結(jié)合具體示例,解析它們的核心用法。 一、PIVOT:將行轉(zhuǎn)換為列 PIVOT函數(shù)主要是用來(lái)將數(shù)據(jù)從行轉(zhuǎn)換成列。比如,如果有訂單數(shù)據(jù)表,里面有很多訂單的信息,可能按客戶(hù)ID、訂單日期等分組。使用PIVOT可以把這些重復(fù)
www.dbjr.com.cn/database/3416944...htm 2025-6-11

Python Pivot table透視表使用方法解析_python_腳本之家

#pivot_table用的很多.因?yàn)榭梢詫?duì)重復(fù)的元素進(jìn)行聚合操作.而pivot函數(shù)只能對(duì)不重復(fù)的行進(jìn)行運(yùn)算 pd.pivot_table(df02, index="年份", columns="平臺(tái)", values="銷(xiāo)量", aggfunc=sum#聚合函數(shù)來(lái)對(duì)銷(xiāo)量進(jìn)行運(yùn)算.可以指定最大,最小,平均值等函數(shù).默認(rèn)為mean平均值 ) #%% 聚合結(jié)果 對(duì)比結(jié)果:這里要強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)的是,2...
www.dbjr.com.cn/article/1954...htm 2025-5-28

pandas 數(shù)據(jù)透視和逆透視的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

此時(shí)顯示 df 如下: 將df 調(diào)用 pivot() 方法進(jìn)行透視: 1 2 df_pivot=df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score') df_pivot 對(duì)于逆透視呢,pandas 也提供了很好的支持,以下代碼演示了使用方法: 到此這篇關(guān)于pandas 數(shù)據(jù)透視和逆透視的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 數(shù)據(jù)透視和逆透視...
www.dbjr.com.cn/python/331879l...htm 2025-5-27

wps函數(shù)PIVOTBY參數(shù)居然有10個(gè)! 高效數(shù)據(jù)透視分析指南_金山WPS_辦公...

公式:=PIVOTBY(A1:B10,,D1:D10,SUM,,1,-2) 在這里我們參數(shù)為-2就表示根據(jù)第二列【商品名稱(chēng)】來(lái)進(jìn)行【降序排序】,第一列【采購(gòu)方式】默認(rèn)升序排序, 公式:=PIVOTBY(A1:B10,,D1:D10,SUM,,1,{-1,2}) 也可以先對(duì)第一列排序,然后在對(duì)第二列排序,在這里就需要構(gòu)建一個(gè)數(shù)組,具體效果如下圖所示 第8...
www.dbjr.com.cn/office/wps/9647...html 2025-6-10

不要再用透視表! wps的超級(jí)匯總函數(shù)PivotBy更好用_金山WPS_辦公軟件...

如下圖所示,要求把左側(cè)一維值班表轉(zhuǎn)換為右側(cè)值班表 =PIVOTBY(A2:A8,B2:B8,C2:C8,ARRAYTOTEXT,,0,,0) 注:ARRAYTOTEXT可以用逗號(hào)連接多個(gè)文本 pivotby函數(shù)相對(duì)比透視表,它可以把處理后的數(shù)組作為它的數(shù)據(jù)源,這樣就非常靈活了。它不僅是簡(jiǎn)單的匯總,還可以實(shí)現(xiàn)排序等操作。
www.dbjr.com.cn/office/wps/9648...html 2025-6-9

Pandas實(shí)現(xiàn)(pivot_table函數(shù))數(shù)據(jù)透視表方式_python_腳本之家

Pandas (pivot_table函數(shù))數(shù)據(jù)透視表 使用pandas中的pivot_table()實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表。 語(yǔ)法格式如下: 1 2 3 pd.pivot_table(data,values=None,index=None, columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True, margins_name='All') ...
www.dbjr.com.cn/python/327200m...htm 2025-6-6

Pandas 重塑(stack)和軸向旋轉(zhuǎn)(pivot)的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

二、軸向旋轉(zhuǎn)(pivot) pivot(index,columns,values):將index指定為行索引,columns是列索引,values則是DataFrame中的值 1 2 3 4 df=DataFrame({'水果種類(lèi)':['蘋(píng)果','蘋(píng)果','梨','梨','草莓','草莓'], '信息':['價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量','價(jià)格','數(shù)量'], ...
www.dbjr.com.cn/article/1659...htm 2025-5-19

3dMax/Unity怎么改變物體Pivot中心軸?_3dmax實(shí)例_3DMAX教程_媒體動(dòng)畫(huà)...

首先打開(kāi)3dMax的Create面板,創(chuàng)建一個(gè)Box。然后打開(kāi)Hierarchy面板,Pivot-Affect Pivot Only,此時(shí)可移動(dòng)中心軸放置到需要的位置,選擇合適位置后,再次點(diǎn)擊Affect Pivot Only可保存剛剛的設(shè)置并結(jié)束對(duì)中心軸的修改 2、將制作好中心軸的Box保存,導(dǎo)入到Unity,在菜單欄下方選擇"Pivot",即顯示物體的Pivot中心軸(如果是"Center"...
www.dbjr.com.cn/3DMAX/494950_a...html 2025-5-27

pandas中使用數(shù)據(jù)透視表的示例代碼_python_腳本之家

在pandas中,透視表操作由pivot_table()函數(shù)實(shí)現(xiàn),不要小看只是一個(gè)函數(shù),但卻可以玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)表,解決大麻煩。 pivot_table使用方法: 1 pandas.pivot_table(*data*,*values=None*,*index=None*,*columns=None*,*aggfunc='mean'*,*fill_value=None*,*margins=False*,*dropna=True*,*margins_name='All'*,*observ...
www.dbjr.com.cn/python/3318757...htm 2025-6-4

Pivot Token(PVT幣)兌換人民幣今日價(jià)格行情,Pivot Token(PVT幣)今日...

Pivot Token(PVT幣)兌換人民幣今日價(jià)格行情,Pivot Token(PVT幣)今日最新行情價(jià)格走勢(shì)分析:Pivot是區(qū)塊鏈投資交流交易平臺(tái),致力于為用戶(hù)提供實(shí)時(shí)全面的加密貨幣行情、資訊、交易的一站式服務(wù),Pivot希望通過(guò)金融科技的方式幫助投資者更好的進(jìn)行區(qū)塊鏈資產(chǎn)的投資及管理
www.dbjr.com.cn/coin/pvt-c...html 2025-5-5