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  • 1.excel里如何把多行数据合并成一行excel里把多行数据合并成一行的具体步骤如下:1、首先打开需要编辑的Excel表格,进入到编辑页面中。2、然后选中需要合并的数据,将单元格拉至合适的大小。3、然后点击填充后面的倒...

    1.excel里如何把多行数据合并成一行

    excel里把多行数据合并成一行的具体步骤如下:

    1、首先打开需要编辑的Excel表格,进入到编辑页面中。

    2、然后选中需要合并的数据,将单元格拉至合适的大小。

    3、然后点击填充后面的倒三角形,选中“两端对齐”选项。

    4、然后选中的数据就合并成一行了。

    2.如何将EXCEL中多行相同数据合并成一行数据

    在F2中输入

    =INDEX(A:A,SMALL(IF(MATCH(A$2:A$6000&"",A$2:A$6000&"",)+1=ROW($2:$6000) *(A$2: A$6000<>""),ROW($2:$6000),65536),ROW(A1)))&""

    按【组合键】确认后下拉填充。

    在G2中输入公式

    =INDEX($B:$B,SMALL(IF($A$2:$A$6000=$F2,ROW($2:$6000),65536),COLUMN(A1)))&""

    按【组合键】确认后右拖、下拉填充。

    3.EXCEL中如何将多行数据合成到一行里面

    Sub 知道字典去重复()

    Set d = CreateObject("Scripting.dictionary")

    For Each cc In [A1:c4]

    d(cc.Text) = ""

    Next cc

    [a8].Resize(1, d.Count) = d.keys

    End Sub

    代码关键参数修改点:

    1、数据范围:第3行,改 [a1:c4]

    2、输出位置:第6行,改 [a8]

    代码使用方法:

    4.在EXCEL中如何将多行数据合并到一行中

    =OFFSET($A$1,ROW(A1)*3-3,)&OFFSET($A$1,ROW(A1)*3-2,)&OFFSET($A$1,ROW(A1)*3-1,)最简单的是 复制 A列 选择B列右键选择性粘贴 就OK了用公式 就C1=A1&B1稍微复杂点C1=if(B1="",A1,B1)VBA大概可以这样- -| Dim i For i = 1 To Sheet1.[a65536].End(xlUp).Row Cells(i, 3) = Cells(i, 1) & Cells(i, 2) Next。

    f70ac065769aa59c4bd300601d894b27.png

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  • 有些人自认为自己很聪明,给的数据很漂亮,看上去一目了然,它不知道这些数据还要用来分析出来的,当要用的时候,很难受,正如下面这样的数据,个人对应几个省,个数还不一样。看上去是不是既优雅又美观,但是你要...

      是这样的,这个需求应该还是会常有的,特别是当你收集到的数据不规范的时候。有些人自认为自己很聪明,给的数据很漂亮,看上去一目了然,它不知道这些数据还要用来分析出来的,当要用的时候,很难受,正如下面这样的数据,一个人对应几个省,个数还不一样。看上去是不是既优雅又美观,但是你要怎么操作呢,我要每个省的数据,每个省然后对应哪些人。这个时候你不会操作怎么办?是不是很难受,下面有几个思路可以借鉴一下,用Python完成的,其实Excel也能,但用Excel来处理就偏题了。

      再仔细看一下,这个字体是不是很有趣呢,不那么严肃,透露着活泼的气氛,这是上周在毕老师苹果电脑上发现的,于是问了一下字体的名字,没想到windows也是有的,只是要网上折腾一下,下面那个链接是我自己的存储空间,很安全,复制到浏览器或者下载器就可以下载了。

    7fa00a12b63dfe838113d4dd1bda62dd.png

    https://linss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E7%B4%A0%E6%9D%90/fonts/%E9%9B%85%E7%97%9E-%E7%AE%80.ttf

    【进入正题】

    先读取数据

    import pandas as pdimport osos.chdir(r"E:\Python\小工具")data = pd.read_excel("一行拆分合并.xlsx")

    【方案一】

      这个就有点绕了,但是学习嘛,不影响,这个过程可以学到新的东西,其他地方是用的上的。也可以顺便复习一下pandas的一些操作,学而时习之嘛。我就拆分一下哦。

    # 将一列分成多列。这里有点偷懒了,一个人最多4各省嘛,我就写了abcd,这是不严谨的,不过危急时刻时间最重要,先解决问题再说。

    data[["a","b","c","d"]] = data["province"].str.split("、",expand=True)

    8cadf4957e27c5e50c0c69946ce56295.png

    #选取想要的列

    data_final = data[["id",'name',"a","b","c","d"]]

    7b0740796461cb89297163cfd927e7cf.png

    #将行转列

      前面两步还是很轻松愉悦的,这一步是重点,涉及一个新的,也不算,之前pandas系列里面说过,(这是传送门)。不过刚回头看了一下,说的略微简单,怕你理解不到,所以这一篇后面又专门深入的介绍了一下,在后面,往后面看,如果这都还看不懂,那就很遗憾了。

    data_final = data_final.melt(id_vars=["id","name"],value_name="类型")

    4aeabf3769b34bb7cc10e046c886f4b3.png

      是不是快到想要的效果了,后面在把不要的列,空值处理一下就行了,很简单了,看看就能懂的。

    #排序data_final = data_final[['id','name','类型']]data_final.sort_values(by="id",inplace=True)# 删除“类型==None”的行data_final = data_final[-data_final['类型'].isnull()]

    d62f0fc48b537a6746d43a7a2113faf0.png

      结果很完美,是我想要的。

    【方案二】

    感觉更全面一点,也更简单一点,是这样↓

    先分个列,形成一个新的列表

    data["pro"] = data["province"].str.split("、")

    b83adcdce93de80e11fce730784d2955.png

      然后呢,这一步很神奇,explode,就会把列表里面每个元素给分开,前面的其他字段还会跟着填充,很神奇。

    data1 = data.explode("pro")

    154aa64c353d93099cc522a5cb599247.png

    最后筛选一下列就行了,这个很简单,就不操作了。

    【回到起点】

      那么怎么回到过去呢,想回到最初的起点,这个其实也是很常用的,有的人就喜欢这样,你能怎么办,不给操作就找领导来跟你说,最后还是得操作,还折腾。

      其实就是groupby一下,自定义一个规则就行了。

    def func(df):    return '、'.join(df.values)data_2 = data1.groupby(by=['id','name']).agg(func).reset_index()

    6874808e6d2270ea5b9bbde2850a614e.png

    这就回来了↑

    ---正文end---

      上面几个字应该能看明白什么意思,说明还有附录部分,如果你仔细看了上面的内容,应该就知道附录部分是什么了。

     【 参数↓】

    pandas.melt(frame,  要处理的数据集。            id_vars=None,   不需要被转换的列名。            value_vars=None,  需要转换的列名,如果剩下的列全部都要转换,就不用写了            var_name=None, 自定义设置对应的列名            value_name='value', 自定义设置对应的列名            col_level=None) 如果列是MultiIndex,则使用此级别

    先准备一组简单明了的案例数据↓

    d = {'ID': ['A001','A002','A003','A004'],      '四川': [1,2,3,4],     '德阳':['d1','d2','d2','d4'],     '成都':['cd1','cd2','cd2','cd4']}df = pd.DataFrame(data=d)

    1092a0ad79e8d4eadb0bcf3eb96a1ead.png

      这个的意思就是按照ID列,把其他所有列都放下来,文字不好描述。我给画了个图,看得明白。

    cc86ddc1a13b5b7f80a73ae7bbbbce1c.png

    pd.melt(df,        id_vars=['ID'],        var_name='区域',        value_name='参数值')

    6f046caf5afd0ec526b453adb460a35b.png

    能看明白吧?这个图画的还是很好地。

    再看下面这个图,固定ID和四川两列,把剩下两列放下来。

    26367dd879cedd7a0a39dbc611d8dac8.png

    pd.melt(df,        id_vars=['ID','四川'],        var_name='区域',        value_name='参数值')

    最后就是通过value_vars,设置只需要放下来的列,其他就自动删除了。就不想画图了,应该可以领悟到了。

    pd.melt(df,        id_vars=['ID'],        value_vars=['德阳'],        var_name='区域',        value_name='参数值')

    9dd439fb59b139a1c8b8f32401e101a8.png

    a61dd24efe5868396c46d78fff38903f.gif

    End

    2f343f38445822530a27c996db613fb7.gif

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  • 【题目描述】下表展示的是某班级同学各个科目的成绩,每一行数据表示一位同学某一科目的成绩,要求将每位同学各个科目的成绩存储为一行展示:班级成绩表【SQL实现逻辑】-- 将每位学生的各科目成绩存储到一行数据,...

    【题目描述】

    下表展示的是某班级同学各个科目的成绩,每一行数据表示一位同学某一科目的成绩,要求将每位同学各个科目的成绩存储为一行展示:

    03774221e36bfebcb74fc884bdb6f5ba.png
    班级成绩表

    【SQL实现逻辑】

    -- 将每位学生的各科目成绩存储到一行数据,示例: 1 张三 数学分数 语文分数 英语分数
    
    SELECT
    	score_new.学号,
    	score_new.姓名,
    	max(if(score_new.科目 like '%数学%', score_new.分数, null)) as 数学分数,
    	max(if(score_new.科目 like '%语文%', score_new.分数, null)) as 语文分数,
    	max(if(score_new.科目 like '%英语%', score_new.分数, null)) as 英语分数
    FROM
    	score_new
    GROUP BY
    	学号,
    	姓名;

    318efa5e86d3b33161404ee099b413cf.png
    转换后的结果表

    【解析】

    SQL实现的巧妙之处在于,巧妙使用max这种聚合函数,避免了分数字段不在group by中,直接select报错的问题。

    展开全文
  • 连接查询操作当查询结果的列来源于多张表时,需要将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的列返回。mysql支持三种类型的连接查询,分别为:下面是一个班级表:create table classes(id int unsigned primary key ...

    连接查询操作

    当查询结果的列来源于多张表时,需要将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的列返回

    mysql支持三种类型的连接查询,分别为:

    994e72a97898b299362cc2d37594809a.pngb0a9802db7675bf421f2bb70afc53c89.pngde4393ae14acff08f3c06875bea649dd.png

    下面是一个班级表:

    create table classes(

    id int unsigned primary key auto_increment not null,

    name varchar(20) default '',

    isdelete bit default 0

    );

    insert into classes values

    (1,"python1", 0),

    (2,"python2",0),

    (3,"python3",0),

    (4,"python4",0),

    (6,"python5", 1);

    4fe103827148878c76a139d137b91d97.png

    下面是一个学生表:

    4e69bdfb9344c54bbf2801ce1c004fbe.png

    注意:一个数据库中如果有多个表的话,表名是不能省略的。

    44906bdebc89bf06c141e065c9640baa.pngd4db13979732c68c82babb20aa60720b.png

    出来的数据不太符合。

    使用内连接查询班级表与学生表

    ac90cddaad9abec336981c848ba445ff.png

    on后面跟着连接查询的条件。

    9332058da0969659828f00519487b03d.pnge1395a33297993f5a51ef6d53f7c9e7e.pngec71faa00fa21167039d0990a335d1a3.png

    可以通过as将sql语句简化一下:

    d5d15e3101ce540c7e1dc82161cd6092.png6e0c8d3376e12e9f34d520c8832cc0a1.pngfde2e1b725fa7bd3c88bd503680e0910.png

    fb818c67250e2292e47dfecbb0649e1c.png

    左右连接查询

    左右连接有主和从的关系。

    左连接,那students是主表,那classes是从表。

    b9e9c358e0cbc273c0126a833a6ae159.png5833f8f886b637928ff7885e032966bd.pngb618ea338fc4c7a7f844bb5befcd6111.pngc948041a62fcb079ae570ee2f03806f5.png

    右连接查询:就是以classes为主表,那students就是从表。

    030bc8ce65dd3a0bd2ba627a4a392e61.png

    (了解)连接查询的其他的写法扩充---自行学习

    下面是内连接的两种简写形式:

    78ff744d262aa06b0b0a039082eb18aa.png8827c57ea35a25e7ec5de422cfd08afc.png

    下面是右连接的另外一种语法形式:

    47d71c95bed2303ead4d828e2e9c169d.png9d245f3f0fa98ef1ed3281c2df620510.png

    还有left outer join这种语法---可以自行测试一下。

    自关联查询的基本操作

    准备工作:

    d57c8a7a96e9fd867c6a9e7bf62e0b11.pngeb52fd4844efcda838c7e77e2dfbefbd.png

    查询所有的省和自治区:

    f81528de2442c96cd0ee48e995892383.pngee7a5d8a692e49614469c0439618c8ed.png

    统计中国所有的省和自治区和直辖市:

    0c27f60a6ada157691069932ff608739.png

    查询广东省都有哪些市(想像成两张表):

    64147fd0615a2c443f3a316336c3d50c.pnga8c52a058be9d5049548cac1fdf3ef3e.png50a5f44304de4bfc696c7aa16a6c551f.png

    子查询的概念和分类

    子查询

    在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句

    主查询

    主要查询的对象,第一条 select 语句

    主查询和子查询的关系

    子查询是嵌入到主查询中

    子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源

    子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句

    子查询分类

    标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)

    查询大于平均身高的学生

    5303f9b38baa038142ccafcf2b634988.png4b9a05fe77c215fb75641cdec9fd68cf.png363925fef13b1b8dd73053d9a573b36f.png

    上面是分了两次进行查询出来想要的数据的,那也可以进行合并成一次查询,而且上面的查询是写死的,下面的这种形式是活的,当再添加与删除数据以后,都不用手动的改变:

    0817c00bfdb9971e45e0501fd6289d9a.png

    列级子查询: 返回的结果是一列(一列多行)

    查询出有学生的班级都有哪些?

    04365a4a508b1e8e056563bfd4d881a3.pngadb5b683c69995f52e1ed6cb9929add6.png

    通过子查询去实现:

    6a19690632f56c85b2527a65a1f11637.png

    下面是将子查询换成了实现的结果,分步进行讲解了:

    26a9966742ea9d36d270977b4b6d8174.png740eaa84e4bf7e15885978c1c8891150.png

    行级子查询: 返回的结果是一行(一行多列)

    需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生

    行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素

    f76c64ee073a83823eea5d7a949bf9ff.png

    查询结果为空说明这两个没有出现在同一个人的身上。

    88638b7a84bf9047c03eae2d12a2a7a7.png101f44a9b55f595080d0c5137e2235fa.png82fdaeb642aadc2e269dfdfacbd63abf.pngc2cdea8e162c2c164152d34ff38b6cf6.png

    查询班级中年龄最小并且身高也最小的人:

    b4e452cf24862cdd77daca732148498d.png7a43e5a01c2d94606f90578aec2713a5.pngeaa19a48bb2c69d788098495b3cc743d.pnga135ec9ea387e5c7ae61fbab2e2b1bc8.png

    表级子查询: 返回的结果是多行多列

    查询学生与班级对应的信息

    下面是用上面讲的内连接查询实现的:

    5b41ad2e586be7a6c38ba93e2786b987.png

    下面是使用子查询实现的:

    f2533e0744879ea8b831cb48b0db585d.png

    一般不用,查询效率相对费时间。

    说明:发现很多表级子查询的语句,都是可以使用连接查询实现的,此时推荐使用连接查询,因为连接查询的语句更简洁,逻辑更清晰

    子查询中出现的关键字

    带any关键字的子查询:

    e0e6a3b51ce7a68dc6e655ff8a7ff0ea.png

    any关键字表示满足其中任意一个条件,它允许创建一个表达式对子查询的返回值列进行比较,只要满足内层子查询中的任意一个比较条件,就返回一个结果作为外层查询条件。

    3499172ace52d6849508f53b9a55386b.png

    6a19690632f56c85b2527a65a1f11637.png

    a6403eb9a393fb039897e840b4fc31c5.png

    0c984db52290d478a696d30553d0a46e.pngc574fe9fe5a34153871135c6e35970f3.pngfd9f8e80e80fc6745336227fefb07eaa.png8ae6e9298132784a40e808a809608ed1.png

    de9b8b8b610c0186e59407611b2cb87f.png

    带all关键字的子查询:

    01446eb9fb4ac79f1d75330591522734.png

    all与any有点类似,只不过带all关键字的子查询返回的结果需同时满足所有内层查询条件。

    acee3cdea2677bf4db13341c8684ec5e.png3468cb946c8fda9ceca90c0649e2bbf1.png

    带in关键字的子查询:

    3bd6601f7b67724dcdf333ebc2da1d30.pngc20de2db53d9f8c2415879492563a6ec.png

    查询存在年龄为20岁的员工的部门。

    fab813231a6038d1f6d12f0c2ffe630e.png

    在查询的过程中,首先:会执行内层子查询,得到年龄为20岁的员工的部分id,然后,再根据部门的id与外层查询的比较条件,最终最到符合条件的数据。

    查询不存在年龄为20岁的员工的部门。

    select语句中还可以使用not in关键字,其作用正好与in相反。

    e8178f801af6962d167b3d271e84cbf1.png

    带exists关键字的子查询:

    exists关键字后面的参数可以是任意一个子查询,这个子查询的作用相当于测试。它不产生任何数据,只返回true或flase,当返回值为true时,外层查询才会执行。

    查询employee表中是否存在年龄大于21岁的员工,如果存在,则查询department表中的所有记录:

    c31f2f91b9e795e28c921e8385b599fc.png

    由于employee表中有年龄大于21岁的员工,因此,子查询的返回结果为true,所以,外层的查询语句会执行,即查询出所有的部门信息。

    需要注意的是:exists关键字比in关键字的运行效率高,所以,在实际开发中,特别是大数据量时,推荐使用exists关键字。

    带比较运算符的子查询:

    在前面的子查询中使用了“>”比较运算符,子查询中还可以使用其他的比较运算符,如“=”“<=”“=”“!=”等。< span="">

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  • 在数据处理业务中,经常要把文件结构相同或近似相同的数据文件合并成一个文件,或者将个比较大的数据文件拆分小的数据文件。本文将介绍文本文件和 Excel 文件合并及拆分会遇到的几种情况,并提供用 esProc SPL ...
  • mysql多行合并成一行,值用逗号隔开

    千次阅读 2020-06-02 16:25:41
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  • 直接样例出示: 以group by source_id,db_name,source_type分组,得到支重生的table_name 注:group_concat默认是逗号组合,可指定其他组合符号group_concat(columnName,chart)
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  • mysql 多行合并操作

    2018-10-14 11:32:50
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  • 主要介绍了mysql多行数据合并成一行的方法,需要的朋友可以参考下
  • select group_concat(list_name) from aa_list

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