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  • this.1=[1,2,3,4,5]; this.2=['123','123']; this.3=[111,112,113,114,115]; this.initBarFun(this.1, this.2,this.3); initBarFun(dataTag, dataRea,paramsMeetingDataName) { var myChart = echarts.init...
     this.1=[1,2,3,4,5];
         this.2=['123','123'];
         this.3=[111,112,113,114,115];
        this.initBarFun(this.1, this.2,this.3);
    initBarFun(dataTag, dataRea,paramsMeetingDataName) {
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('myChart')),
          option;
        option = {
          tooltip: {
            trigger: 'axis',
            axisPointer: {
              type: 'shadow',
            },
          },
          legend: {
            itemWidth: 8,
            itemHeight: 8,
            itemGap: 80,//间距
            left:'18%',//距离左边距
            textStyle: {
              color: '#584741',
              fontSize: 12,
                orient: 'vertical',
            },
          },
          grid: {
            left: '3%',
            right: '4%',
            bottom: '3%',
            containLabel: true,
          },
          xAxis: {
            axisLine: {
              show: true, //x轴
              lineStyle: {
                color: '##D8CDC9',
                fontSize: 12,
              },
            },
            axisTick: {
              // 去除刻度线
              show: false,
            },
            type: 'value',
            boundaryGap: [0, 0.01],
            splitLine: {
              // 去除网格
              show: false,
            },
            axisLabel: {
              show: true,
              textStyle: {
                color: '#584741',
                fontSize: 12,//x轴样式
                fontWeight: 600,//x轴样式
              },
            },
          },
          yAxis: {
            type: 'category',
            axisTick: {
              // 去除刻度线
              show: false,
            },
            axisLine: {
              lineStyle: {
                color: '#D8CDC9',
                fontSize: 14,
                fontWeight: 600,
              },
            },
            data: paramsMeetingDataName,
              axisLabel: {
               show: true,
              textStyle: {
                 color: '#584741',
                  fontSize: 12,//x轴字体样式
                fontWeight: 600,//x轴样式
              },
            },
          },
          color: ['#C54242', '#EEC6AD'],
          series: [
            {
              name: '目标值',
              type: 'bar',
              data: dataTag,
              barWidth: 8, //柱图宽度
              barGap: '80%' /*多个并排柱子设置柱子之间的间距*/,
            },
            {
              name: '实际值',
              type: 'bar',
              data: dataRea,
              barWidth: 8, //柱图宽度
              barGap: '80%' /*多个并排柱子设置柱子之间的间距*/,
            },
          ],
        };
        window.onresize = function () {
          myChart.resize();
        };
        option && myChart.setOption(option);
      }

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  • ▍1 22款思维导图工具对比 今天正文的主要内容,其实就是下面这张表格 因为思维导图的主要功能几乎都差不多,下面表格也就没细谈相互的区别,主要说一下阿虚主观看来比较大的优缺点: 软件 支持平台 功能收费...

    思维导图是什么就不用说明了吧?总之今天就来谈谈这东西

    且不说思维导图对记忆有没有帮助,但在整理思路这件事上,绝对是有帮助的!

    阿虚平常无论是想选题,列清单,列计划什么的,都经常有用到

    那废话不多说,直接上正菜

    ▍1 22款思维导图工具对比

    今天正文的主要内容,其实就是下面这张表格

    因为思维导图的主要功能几乎都差不多,下面表格也就没细谈相互的区别,主要说一下阿虚主观看来比较大的优缺点:

    软件支持平台功能收费情况/优缺点价格网址
    安卓/iOS/Win/Mac/Linux💰插入图片/插入语音/添加附件/导出无水印
    💬仅iOS与Mac之间可以借用iCloud同步
    258六月/388一年xmind.cn
    网页/安卓/iOS/Win/Mac/Linux✅10M云同步空间
    💰导出无水印
    98六月/198一年半/680终身edrawsoft.cn/mindmaster/
    Win✅10M云同步空间
    💰导出无水印
    🆓每个节点限制5个分支
    199永久(10G空间50分支)/320永久(60G空间100分支)/480永久(100G空间无限制分支)wmindmap.cn
    网页/安卓/iOS/Win/Mac✅云同步
    🆓限制2个文档/限制结点数50
    💰导出
    39月/38三月/84一年/120两年airmore.cn/online-mindmap
    网页/安卓/iOS/Win/Mac✅云同步
    🆓限制创建300个文档
    💬并不是传统意义上的思维导图工具,只是能把大纲笔记转换成思维导图来显示
    9月/90一年/199三年mubu.com
    网页/安卓/iOS/Win/Mac/微信小程序✅云同步
    💬目前思维导图还在测试中,功能较少且仅能在网页端进行编辑
    9月/24.3三月/86.4一年shimo.im
    网页/Win✅云同步
    🆓限制1个思维导图/20个节点/只能导出Json格式
    49一年/59终身liuchengtu.com/siweidaotu
    网页/安卓/iOS/Win/Mac💰云同步
    💬交互垃圾,没有快捷键,仅能靠鼠标点击来添加与删除结点等
    25三月/60一年/128永久mindline.cn
    安卓/iOS/Win/Mac✅云同步依靠Dropbox/Google DriveiOS 50/Mac 198simplemind.eu
    iOS/Mac🆓试用14天
    💬实际基本上用来做读书过程中的思维导图
    marginnote 2 pro iOS 30/Mac 128
    marginnote 388
    marginnote.com
    iOS/Mac✅云同步靠iCloud
    💰导出无水印
    18月/148年mindnode.com
    iOS/Win/Mac✅云同步可靠iCloud/Dropbox/WebDAViOS 78/Mac 328toketaware.com
    Win/Mac/安卓/iOS🆓每隔24小时只能同步一次iMindMap 12(WIN/Mac)459
    iMindMap 11(WIN/Mac)299
    iMindMap(iOS)30 含功能内购
    imindmap.cc
    Win/Mac/安卓/iOS✅云同步靠Box/Dropbox/Google Drive/OneDriveMindManager(2020)498
    MindManager(2019)398
    mindmanager.cc
    安卓/iOS💰无限思维导图/插入图片/添加附件等22月/228年mindmeister.com
    网页/安卓/iOS✅云同步
    🆓限制3个私人图表/无限公共图表
    💬需要用Apple/微软/Google账号登录
    5美元一月/50美元一年coggle.it
    网页💬网页在手机端无法使用功能全免费naotu.baidu.com
    网页🆓限制4个思维导图
    💬网页在手机端无法使用
    10美元一月whimsical.com
    网页/微信🆓限制9张思维导图/不能导出高清图片159一年processon.com
    网页/微信💬手机端网页也可编辑,但功能较少功能全免费gitmind.cn
    网页/微信💬手机端限在微信公众号里才能编辑/支持公式输入功能全免费zhimap.com
    网页/微信💰导出无水印/无限文件
    💬手机端限在微信公众号里才能编辑
    99一年aonaotu.com

    综合对比过这22款工具后,在这其中,功能优秀,且适用于大多数人的

    阿虚认为是 Mindmaster

    ▍2 MindMaster

    官网:http://www.edrawsoft.cn/mindmaster/

    MindMaster 支持全平台使用:网页/安卓/iOS/Win/Mac/Linux

    先说一下阿虚的使用场景:主要用于「理清思路」,所以手机端也能易于使用最好,必须得支持云同步,方便打开电脑无缝切换使用,一般不需要插入图片,对脑图的创建数量/脑图结点没限制即可

    MindMaster 很好的满足了以上所有的需求

    免费版就支持云同步,虽然会有10M空间的限制🤷🏻‍♂️

    不过不要以为10M空间很少啊,实际上思维导图存储的仅仅是字符信息而已,如果不在思维导图中插入图片,一个思维导图占用的空间很小很小,也就几十至几百KB而已😂

    阿虚建了20多个思维导图,也才占用了4M多空间而已

    提供网页版,还能让你少装一个软件👌

    这里说一下怎么在桌面创建网页的快捷方式:

    1. Windows桌面右键新建「快捷方式」
    2. 输入 MindMaster 网页版的地址:https://mm.edrawsoft.cn/files
    3. 输入快捷方式名称之后,即可完成创建

    除了把网页的快捷方式放在桌面,你也可以参考阿虚原来写过的这篇教程,利用WIN+R来快速打开 MindMaster:https://mp.weixin.qq.com/s/nOI5R1m4cc7x3mKFLPhesg

    再来谈下除了基本功能外比较特色的功能:支持插入公式,且自带的公式编辑器还挺好用

    另外提供各类常用图标,可以大纲模式显示思维导图,免费版也可以记录2个历史版本!

    另外 Mindmaster 还有一个非常不错的功能,导图社区!

    你可以在这里搜到很多别人制作好分享出来的思维导图!

    不过也只是某些时候可能会有点用吧,思维导图这种东西,不自己绘制其实就丢失了其意义了(学习别人的绘制思路还是可以的)

    最后说一下,免费版在软件中也没有任何广告横幅

    只是免费版导出会有水印

    不过如果你做的图不大的话,实际可以通过直接在网页截屏来获取无水印版思维导图的

    ▲App扫码即可到官网下载

    不过实际上,「石墨文档」在最近更新了思维导图功能后,是优秀的次选。支持云同步,对免费用户限制更小,还有办法可以白嫖会员…只是可惜目前其思维导图功能还在测试中,功能较少且仅能在网页端进行编辑,手机端仅能进行查看

    ▍3 重度使用

    轻度使用基本上就推荐 MindMaster,不过如果你也可以用以下这些在线思维导图工具

    有一些也不是完全不能在手机上编辑,通过他们的微信公众号还是可以在手机上进行编辑的:

    1. Whimsical Mind Maps(网页):https://whimsical.com/,做出来的思维导图颜值超高,但全英文界面,对英文不好的人使用难度有点高

    2. ZhiMap(网页/微信):zhimap.com,支持公式输入

    3. Gitmind(网页/微信):gitmind.cn,除了思维导图,还可以做各类型的流程图等

    4. ProcessOn(网页/微信):processon.com,除了思维导图,还可以做流程图、原型图、UML、网络拓扑图、组织结构图等

    ▲Whimsical Mind Maps,图源,微信公众号:工具狂人

    而如果你是思维导图的重度使用者,付费 MindMater 实际也是一个不错的选择,对比下来价格实际也是算便宜的了

    不过如果你的使用场景基本是Windows,那也可以选择价格相对更便宜的万彩脑图大师/迅捷思维导图/爱莫脑图

    如果你对幕布的「大纲文档转思维导图」情有独钟,选它其实也是不错的

    不过如果你主要是需要用 iPad 来做思维导图,付费购买 MarginNote 是不亏的

    而在Mac端,MindNote 和 iThoughts 则是除 MindMaster 外,不错的可选项

    今天的文章看似比较短哈,实际精华都在开头的那张表格里了,大家可以花时间多看看

    另外,流程图绘制软件原来推荐过了,有需要可以看看:https://mp.weixin.qq.com/s/tlh6w7pv9Sm8Aon4jG412A

    展开全文
  • 1、选择排序(Selection Sort)选择排序 是表现最稳定的排序算法之一 ,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度 ,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。...

    1、选择排序(Selection Sort)

    选择排序 是表现最稳定的排序算法之一 ,因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度 ,所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲,选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。

    排序过程简单描述:

    首先,找到数组中最小的那个元素,然后,将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。接下来,在剩下的元素中找到剩下最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复,直到将整个数组排序。这种方法称之为选择排序。

    理解动画

    4987a830694f

    选择排序.gif

    Java实现:

    /**

    * @author Li DongWei

    * 选择排序

    */

    public class SearchSort {

    public static void main(String[] args) {

    int[] arr = {5, -1, 3, 6, 4, 2, 2};

    int temp, min, i, j;

    for (i = 0; i < arr.length; i++){

    min = i;

    for (j = i; j < arr.length; j++){

    if (arr[j] < arr[min]){

    min = j;

    }

    }

    temp = arr[min];

    arr[min] = arr[i];

    arr[i] = temp;

    }

    for (int a : arr){

    System.out.println(a);

    }

    }

    }

    算法分析

    性能:1、时间复杂度:O(n2) 2、空间复杂度:O(1) 3、非稳定排序 4、原地排序

    最佳情况:T(n) = O(n2) 最差情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2)

    2、插入排序(Insertion-Sort)

    插入排序的算法描述是一种简单直观的排序算法。就像是我们平时打牌时,刚发到的牌是无序的(需排序的数组),然后我们通常都是一张一张的来(一个个元素),将每一张牌(每一个元素)插入到其他已经有序的牌(元素)中的适当位置,这种方法我们称之为插入排序。当我们给无序数组做排序的时候,为了要插入元素,我们需要腾出空间,将其余所有元素在插入之前都向右移动一位。

    排序过程简单描述:

    1、从数组第2个元素开始抽取元素。

    2、把它与左边第一个元素比较,如果左边第一个元素比它大,则继续与左边第二个元素比较下去,直到遇到不比它大的元素,然后插到这个元素的右边。

    3、继续选取第3,4,….n个元素,重复步骤 2 ,选择适当的位置插入。

    Java实现:

    /**

    * @author Li DongWei

    * 插入排序

    */

    public class InsertionSort {

    public static void main(String[] args) {

    int[] arr= {5, -1, 3, 6, 4, 2, 2};

    int temp, compared, i;

    for (i = 0; i < arr.length - 1; i++){

    compared = arr[i + 1];

    temp = i;

    while (temp >= 0 && compared < arr[temp]){

    arr[temp + 1] = arr[temp];

    temp--;

    }

    arr[temp + 1] = compared;

    }

    for (int a : arr){

    System.out.println(a);

    }

    }

    }

    算法分析

    性质:1、时间复杂度:O(n2) 2、空间复杂度:O(1) 3、稳定排序 4、原地排序

    最佳情况:T(n) = O(n) 最坏情况:T(n) = O(n2) 平均情况:T(n) = O(n2)

    3、冒泡排序(Bubble Sort)

    冒泡排序 是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

    排序过程简单描述:

    把第一个元素与第二个元素比较,如果第一个比第二个大,则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素,如果第二个比第三个大,则交换他们的位置….我们对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样一趟比较交换下来之后,排在最右的元素就会是最大的数。除去最右的元素,我们对剩余的元素做同样的工作,如此重复下去,直到排序完成。

    Java实现:

    /**

    * @author Li DongWei

    * 冒泡排序

    */

    public class BubbleSort {

    public static void main(String[] args) {

    int[] arr= {5, -1, 3, 6, 4, 2, 2};

    int temp, i, j;

    for (i = 0; i < arr.length; i++){

    for (j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++){

    if (arr[j] > arr[j + 1]) {

    temp = arr[j];

    arr[j] = arr[j + 1];

    arr[j + 1] = temp;

    }

    }

    }

    for (int a : arr){

    System.out.println(a);

    }

    }

    }

    算法分析

    性质:1、时间复杂度:O(n2) 2、空间复杂度:O(1) 3、稳定排序 4、原地排序

    最佳情况:T(n) = O(n),最差情况:T(n) = O(n2),平均情况:T(n) = O(n2)

    4、希尔排序(Shell Sort)

    希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序,同时该算法是冲破O(n2)的第一批算法之一。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。

    希尔排序是把数组按一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的元素越来越多,当增量减至1时,整个数组恰被分成一组,算法便终止。

    排序过程简单描述:

    1、取增量 d = 数组长度/2

    2、对数组进行增量为d,直接插入排序

    3、接下来就是 d = d / 2,重复步骤2

    4、依次下去,直到 d =1,整个数组正好排序完成

    Java实现:

    /**

    * @author Li DongWei

    * 希尔排序

    */

    public class ShellSort {

    public static void main(String[] args) {

    int[] arr= {5, -1, 3, 6, 4, 2, 2};

    int group = arr.length / 2, i, j;

    int compared, temp;

    while (group > 0){

    for (i = 0; i < arr.length - 1; i = i + group){

    compared = arr[i + group];

    temp = i;

    while (temp >= 0 && compared < arr[temp]){

    arr[temp + group] = arr[temp];

    temp--;

    }

    arr[temp + group] = compared;

    }

    group /= 2;

    }

    for (int a : arr){

    System.out.println(a);

    }

    }

    }

    算法分析

    性质:1、时间复杂度:O(nlogn) 2、空间复杂度:O(1) 3、非稳定排序 4、原地排序

    最佳情况:T(n) = O(nlog2 n) 最坏情况:T(n) = O(nlog2 n) 平均情况:T(n) =O(nlog2n)

    5、归并排序(Merge Sort)

    归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。归并排序和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是O(n log n)的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

    排序过程简单描述:

    通过递归的方式将大的数组一直分割,直到数组的大小为 1,此时只有一个元素,那么该数组就是有序的了,之后再把两个数组大小为1的合并成一个大小为2的,再把两个大小为2的合并成4的 ….. 直到全部小的数组合并起来。

    /**

    * @author Li DongWei

    * 归并排序

    */

    public class MergeSort {

    public static void main(String[] args) {

    int[] arr= {5, -1, 3, 6, 4, 2, 2};

    arr = Cut(arr);

    for (int a : arr){

    System.out.println(a);

    }

    }

    public static int[] Cut(int[] arr){

    if (arr.length < 2){

    return arr;

    }

    int[] left = Arrays.copyOfRange(arr, 0, arr.length / 2);

    int[] right = Arrays.copyOfRange(arr,arr.length / 2, arr.length);

    return Merge(Cut(left), Cut(right));

    }

    public static int[] Merge(int[] left, int[] right){

    int[] temp = new int[left.length + right.length];

    int i = 0, j = 0;

    for (int index = 0; index

    if (i >= left.length){

    temp[index] = right[j++];

    }else if (j >= right.length){

    temp[index] = left[i++];

    }else if (left[i] > right[j]){

    temp[index] = right[j];

    j++;

    }else {

    temp[index] = left[i];

    i++;

    }

    }

    return temp;

    }

    }

    算法分析

    1、时间复杂度:O(nlogn) 2、空间复杂度:O(n) 3、稳定排序 4、非原地排序

    最佳情况:T(n) = O(n) 最差情况:T(n) = O(nlogn) 平均情况:T(n) = O(nlogn)

    展开全文
  • 好了,下面开始我们的对比操作演示,今天内容包括:数据更新删除、以及排序2个方面 老海在这里主要列举常见的方法和思路、以及工作中频繁使用的操作。 如果你觉得有更好的方法,欢迎也分享出来,或者在文章底部留言...

    阅读提示

    本内容为日常频繁使用的数据处理操作,不涉及底层技术问题,烦请爱钻牛角的杠精绕行。

    本内容尽量简单直白、步骤详细,适合数据分析入门。特别喜欢技术语言的大佬们,可自行跳过。

    关于网友的留言:PQ是不是Power BI?

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    有位朋友问道PQ是否就是Power BI?老海来简单解释一下吧

    首先、PQ全称PowerQuery,它主要负责完成数据清洗处理以及数据查询筛选

    而PowerBI主要由PQ、PP、PV三个主要模块组成,也就是:

    PowerQuery—负责数据查询整理

    PowerPivot—负责数据建模

    PowerView—负责数据可视化

    也是说PowerBI包括了PQ,而不是只有PQ。

    而PQ也不是只在PowerBI里,Excel2016以及更高版本也包含PQ!

    从“数据”中选择“从表格”,即可打开PQ编辑器模式

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    其次、既然提到了PQ、PP、PV,老海也想特别说明一下:

    它们之间的组合关系就好比烹饪的过程

    PQ是获取食材、处理食材的备菜阶段;

    PP是煎、炒、烹、炸的烹制阶段;

    PV是装点、呈现菜品的摆盘阶段;

    而M语言作用在PQ中,重要性如同刀功;

    而DAX语言作用在PP中,重要性如同火候;

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    烹饪离不开备菜、烹制、摆盘,以及恰到好处的刀功和火候!

    数据分析就如同做菜一样,自然也离不开PQ + PP + PV,以及M + DAX

    而很多分析工具的过程逻辑都是暗合相通,无外乎如此。

    好了,下面开始我们的对比操作演示,今天内容包括:数据更新删除、以及排序2个方面

    老海在这里主要列举常见的方法和思路、以及工作中频繁使用的操作。

    如果你觉得有更好的方法,欢迎也分享出来,或者在文章底部留言。

    数据更新和删除

    使用Excel时:

    第1步:直接修改单元格,只适合单个数据点。这里我们来演示批量数据的方法,这里我们首先复制需要修改的参考数值,比如:100

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    第2步:选中需要处理的字段,右键进行“选择性粘贴”

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    第3步:选择我们需要的批量修改方式,比如乘法

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    第4步:此方法适合完成整列数据的简单修改,而无需使用公式或者辅助列

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    第5步:接下来,我们来看一下如何批量删除特定行的数据,这里我们按下Ctrl + F,或者选择“查找和替换”,来查询“老年”的所有数据行

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    第6步:然后搜索所有符合“老年”出来的数据行,

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    第7步:选中所有数据行,然后删除掉即可。

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    第8步:当我们需要删除空值的时候,我们需要使用“定位”功能,快捷键为Ctrl + G

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    第9步:然后选中“空值”这个选项,它表示表格区域内的空值单元格,点击确定后,即可选中所有的空值的单元格位置

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    第10步:最后我们直接右键,选择“删除”,即可一次性清除所有存在空值的行

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    当使用MySQL时:

    第1步:可以使用UPDATA SET,来更新符合查询条件的数据行,这里我们选择更新“顾客信息表”

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    第2步:查看更新后的数据情况,“老年”已被修改为“其他”

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    第3步:使用DELETE来删除符合查询条件的数据行,这里我们指定删除“年龄阶层”为“老年的”数据记录。

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    第4步:还可以删除这个字段,使用ALTER TABLE + DROP。当然,一般情况下,不建议直接进行删除操作。

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    使用Power BI时:

    第1步:类似Excel操作,Power BI也可以在PQ编辑器中使用“主页”下的“替换值”功能,来替换批量修改内容。

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    第2步:在删除数据上,Power BI可以在PQ编辑器里选择“删除行”或“删除列”里的各种处理方法

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    第1步:python中更新数据,一般不建议直接进行等号赋值操作,建议先进行loc/iloc的切片操作,然后再进行赋值操作。

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    第2步:在Python的pandas中进行删除操作,一般使用loc、iloc方法的切片筛选作为代替方案,从而避免修改原始数据集。当然也可以使用drop方法,然后根据axis的值来设置删除模式,一般axis默认为0,代表行删除,当axis=1,则代表列删除。

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    数据排序

    使用Excel时:

    第1步:我们可以直接Ctrl + L打开快速排序。而当我们需要更多排序选择时,需要选择“自定义排序”来完成。

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    第2步:我们可以根据自己的情况来选择排序顺序,比如我们可以设置,顾客ID按升序排列、订单编号按降序排序。

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    使用MySQL时:

    第1步:我们使用ORDER BY来指定排序字段为“客户数量”,降序排序。

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    第2步:我们还可以同时设置多个字段排序,比如“客户数量”为降序,“合计购买量”为升序

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    使用Power BI时:

    类似Excel,PowerBI可以直接利用字段右侧的下拉菜单来进行排序设置,不再赘述。

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    使用Python时:

    第1步:在pandas中,一般使用sort_values方法来进行排序,参数ascending来设置升降序。

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    第2步:当涉及多个字段排序问题时,sort_values方法接受列表作为参数输入,来实现多字段排序。

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    以上就是关于数据更新、删除和排序方面的内容。OK,限于篇幅和时间,今天就这里了。

    写在最后

    下期我们继续聊聊,关于分组聚合、多表关联、多表联合、存储与导出等操作。

    本系列文章内容较长,建议随手收藏下来,相信总有需要的时候!

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