在创建完毕的数据透视表中,若单击数据透视表中任意单元格,即可显示数据透视表字段列表窗格,用户就可以通过弹出的窗格进行字段调整 两种情况需要隐藏数据数据透视表窗格 ①数据透视表已经完成 ②失误关闭窗格 解决方案 通过单击字段列表来隐藏/显示"数据透视表窗格" 步骤 方法一: 单击数据透视表任意单元格→数据透视表工具→选项→分析→字段列表 单击隐藏,反之显示 方法二: 单击数据透视表任意单元格→右键 反之,隐藏字段列表

每日一悟 [分开工作内外8小时] 前一个月,我经常把工作内的问题带到路上.地铁上.睡觉前,甚至是周末. 然而很快发现,我工作外的成就几乎没有,而工作内的进展也并不理想. 仔细想想,工作外是需要学新东西,产生新灵感.一方面是工作内的支撑,另一方面也是新的方向.而不是低效率地光在脑子里想工作内的解决方案. 所以,我觉得有必要明确工作内外的目标和行动,比如工作外每周一本书,每天的原版技术书阅读:工作内做好事务优先级,处理前先想清楚思路再着手准备. 高效且多产,这才是目的. pandas.pivot_t

# 使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\D

数据分析-04 排序 按标签(行)排序 按标签(列)排序 按某列值排序 数据合并 concat merge & join 分组聚合 分组 聚合 透视表与交叉表 透视表 交叉表 项目:分析影响学生成绩的因素 资源文件下载 学生成绩影响因素分析 分析前100名与后100名同学的不同情况 代码总结 排序 按照某列字段进行排序 Merge & join 分组聚合 透视表 apply函数 pandas提供了apply函数方便的处理Series与DataFrame:apply函数支持逐一处理数据集中的

一 对于某些环境导出是直接用wiondow.href=url直接导出下载,有些业务需求,如员工档案等字段比较多的时候,全选导出就会引发异常,由于Nginx转发长度限制的问题, 如果运维不愿意改变环境,只能硬着头皮修改程序了,即由原来的get方式改为POST,ajax方式是不能下载文件的,因为会把文件流直接返回到回调函数中,所以这里采取隐藏form表单下载 后台接口修改为POST接受方式: @SuppressWarnings("rawtypes") @RequestMapping(val

按下"Alt+F11"键,在打开的"Microsoft Bisual Basic"窗口中,选择"插入——模块".,复制下面的代码,按F5键运行,就完成了批量取消隐藏工作表. Sub 批量取消隐藏工作表() Dim i As Integer For i = 1 To Worksheets.Count Worksheets(i).Visible = True Next End Sub 批量取消隐藏工作表代码二: Sub 批量取消隐藏工作表() For

点击后,会把这个表隐藏掉.有时候误点会莫名其妙. 点击数据库上的眼睛,能够显示被隐藏的表.

Excel表的多维表数据结构转换为一维表的数据结构,以供更进一步对数据进行加工整理,生成另外格式的汇总表,这是Excel数据处理的一大刚需,几乎每个Excel表哥.表姐都会遇到这样的使用场景.很可惜,一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现,另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能.此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致.在目前穷我之力有限度的调查插件市场功能的情况下,大胆推测Excel催化剂此多维转一维功能将是Excel插件中在全球范围内实现最彻底,最

透视 今天抽一点时间来看看透视和逆透视语句,简单的说就是行列转换.假设一个销售表中存放着产品号,产品折扣,产品价格三个列,每一种产品号可能有多种折扣,每一种折扣只对应一个产品价格.下面贴出建表语句和插入数据语句.   1 create table SalesOrderDetail( 2 ProductID int /*unique多谢wuu00的提醒*/, 3 UnitPriceDiscount float, 4 ProductPrice float 5 ) 6  insert into Sal

原文:SQL点滴19-T-SQL中的透视和逆透视 透视 今天抽一点时间来看看透视和逆透视语句,简单的说就是行列转换.假设一个销售表中存放着产品号,产品折扣,产品价格三个列,每一种产品号可能有多种折扣,每一种折扣只对应一个产品价格.下面贴出建表语句和插入数据语句. ) 首先来看一条查询语句 order by ProductID,UnitPriceDiscount 这条语句查询每一种产品针对每一种折扣的价钱总和,查询结果如下图1 图1 从图中我们可以看出771号产品有4种折扣,747号产品有2种折扣

纵表.横表互转的SQL 原文1:http://takkymj.iteye.com/blog/751401   横表就是普通的建表方式,如一个表结构为: 主键.字段1.字段2.字段3... 如果变成纵表后,则表结构为: 主键.字段代码.字段值. 而字段代码则为字段1.字段2.字段3. 具体为电信行业的例子.以用户帐单表为例一般出账时用户有很多费用客户,其数据一般存储为:时间,客户ID,费用科目,费用.这种存储结构一般称为纵表,其特点是行数多,字段少. 纵表在使用时由于行数多,统计用户数或对用户进行

1.透视转换 透视数据(pivoting)是一种把数据从行的状态旋转为列的状态的处理,在这个过程中可能须要对值进行聚合. 每个透视转换将涉及三个逻辑处理阶段,每个阶段都有相关的元素:分组阶段处理相关的分组或行元素,扩展(spreading)阶段处理相关的扩展或列元素,聚合阶段处理相关的聚合元素和聚合函数.例子中的分组元素是empid,扩展元素为custid,聚合函数为SUM(),聚合元素为qty. (1)使用标准SQL进行透视转换 SELECT empid, SUM(CASE WHEN cust

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69187094 数据分析的源数据应该是规范的,而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表,它会让之后的数据分析工作变得简单高效. 在之前的文章中,我也经常强调一维表的易用性,也时常有人问我,什么是一维表,为什么要转为一维表呢,这篇文章就来帮你梳理清楚并告诉你如何将二维表转化为一维表. 什么是一维表 在Excel中常见的是二维表,你可能天天都在用, 而一维表是长这样的: 通过以上二维表和一维表的比较,你应该能分清楚什么是一维表.什么是二维

目录 0. 测试数据集及说明 0.1 准备测试数据 0.2 对一维表和二维表理解 1. 透视转换 1.1 使用标准SQL进行数据透视 1.2 使用T-SQL中pivot函数进行数据透视 1.3 关于 待扩展元素集合获取的方式 2. 逆透视转换 2.1 使用标准SQL进行数据逆透视 2.2 使用T-SQL中unpivot函数进行数据逆透视 3. 透视之后再逆透视数据信息减少 4. 参考 志铭-2021年10月6日 22:50:00 0. 测试数据集及说明 0.1 准备测试数据 [测试数据1] WI

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

什么是存储过程?有哪些优缺点? 什么是存储过程?有哪些优缺点? 存储过程就像我们编程语言中的函数一样,封装了我们的代码(PLSQL.T-SQL). 存储过程的优点: 能够将代码封装起来 保存在数据库之中 让编程语言进行调用 存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高 一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率 存储过程的缺点: 每个数据库的存储过程语法几乎都不一样,十分难以维护(不通用) 业务逻辑放在数据库上,难以迭代 三个范式是什么 三个范式是什么 第一范式(1N

索引组织表(IOT表):为什么引入索引组织表,好处在那里,组织结构特点是什么,如何创建,创建IOT的限制LIMIT. IOT是以索引的方式存储的表,表的记录存储在索引中,索引即是数据,索引的KEY为PRIMARY KEY.数据的查询可以通过查询索引的同时查询到数据,因为索引和数据存储在一个数据块中,减少了一次磁盘I/O.数据是按照主键顺序创建的索引,索引中有对应的数据,这样依据主键做范围扫描时,减少了读取的数据块数量,减少了磁盘I/O.也减少了索引的存储空间,因为索引和数据存在一起.如果是B树索

一.数据增删改 二.单表查询 三.正表达式匹配 四.多表查询 五.子查询       一..数据增删改     增加  insert [into] 表名[(可选字段名)] values(一堆值1),(一堆值2),.....   into 可以省略   表名后的字段可以选   如果写了 后面的values中的值必须与表名后的字段一一对应   如果没写 后面的values中的值必须与表的所有字段一一对应   values后面可以给多组值 用逗号隔开     删除  delete from 表名[wh

使用过SQL Server 2000的人都知道,要想实现行列转换,必须综合利用聚合函数和动态SQL,具体实现起来需要一定的技巧,而在SQL Server 2005中,使用新引进的关键字PIVOT/UNPIVOT,则可以很容易的实现行列转换的需求. 在本文中我们将通过两个简单的例子详细讲解PIVOT和UNPIVOT的用法. PIVOT是行转列,用法如下: 假如表结构如下:      id  name quarter  profile      1     a        1         10

前言: 本文对这篇博客Clustered Tables vs Heap Tables 的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步. 问题描述 创建一个新表时,一个非常重要的设计原则就是创建还是不创建聚集索引的决定.没有聚集索引的表被称为堆,拥有聚集索引的表叫聚集索引表. 聚集索引表比堆表拥有一些好处(优势),比如聚集索引表是基于聚集索引键顺序存储的,正因为如此,所以通过聚集索引可以快速查找某一行:可以通过重建聚集索引重新组织数据.当你对表进行INSERT.UPDATE.DEL

创建表空间和表ORACLE物理上是由磁盘上的以下几种文件:数据文件和控制文件和LOGFILE构成的oracle中的表就是一张存储数据的表.表空间是逻辑上的划分.方便管理的.数据表空间 (Tablespace)         存放数据总是需要空间, Oracle把一个数据库按功能划分若干空间来保存数据.当然数据存放在磁盘最终是以文件形式,所以一盘一个数据表空间包含一个以上的物理文件数据表         在仓库,我们可能有多间房子,每个房子又有多个货架,每架又有多层. 我们在数据库中存放数据,最