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  • 二维表的一列是一个字段
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    2019-05-31 13:52:41

    1.改变二维数组中某一项的某一个值

    1.1场景

    在小程序中,setData的数据量有限(好像是1024,记不太清了,不管是多少,反正有限制),当你给列表中的某一个人点赞后,只需要改变那个人的点赞的数据状态即可,其它的数据都不用改变,所以此时就需要取到点赞的状态值,并对其修改,然后再赋值给listarr。可以参考以下思路,是二维的,多维的类似。

    1.2思路

    //  例如在这种,二维数组中,某一项
    var listarr = [
    	{ list: [{ id: 001, channel: 1, pic: '', address: 123, list_show: 0 }, { id: 002, channel: 2, pic: '', address: 234, list_show: 0 }, { id: 003, channel: 3, pic: '', address: 345, list_show: 0 }] },
    	{ list: [{ id: 001, channel: 1, pic: '', address: 123, list_show: 0 }, { id: 002, channel: 2, pic: '', address: 234, list_show: 0 }, { id: 003, channel: 3, pic: '', address: 345, list_show: 0 }] },
    	{ list: [{ id: 001, channel: 1, pic: '', address: 123, list_show: 0 }, { id: 002, channel: 2, pic: '', address: 234, list_show: 0 }, { id: 003, channel: 3, pic: '', address: 345, list_show: 0 }] }
    ];
    
    getMore: function(e) {
    
    	// 获取当前页的   页码 
    	var listarridx = parseInt(e.currentTarget.dataset.listarridx);
    	// 获取当前页码   循环的index
    	var vriiidx = parseInt(e.currentTarget.dataset.vriiidx);
    
    	var list_show = that.data.listarr[listarridx].list[vriiidx].list_show;
    
    	// 只改变二维数组中的某一项的某一个值(这种场景在  ①展开收起;②给某一个人点赞;  ),只改变二维数组中某一个的某一项
    	var key = 'listarr[' + listarridx + '].list[' + vriiidx + '].list_show';
    
    	//  只改变需要改的值,其它不变
    	that.setData({
    		[key]: list_show ? 0 : 1
    	});
    
    },

    2.给某个多维数组初始化赋值,追加值

    2.1场景

    例如在某个小程序中的活动,需要记录点击次数,点击次数和  时间,城市,活动id,任务id  这四个维度相关,在一个页面记录点击次数,在另一个页面展示,在展示的页面获取,如果这个点击次数不存在,直接进展示页面获取第四个维度的东西,肯定会报错,因为第一个维度就不存在,直接取下边的第四个维度,肯定不行。所以此时就需要考虑,如果第一个维度不存在,先初始化再赋值,如果存在直接追加,第三维度和第四维度类似。

    2.2 思路

    // 在全局变量中分别查找  时间维度,  城市维度,  活动id维度		
    if(!app.globalData.hdlist[nowtime] || !app.globalData.hdlist[nowtime][city] || !app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid]) {
    	
    	// 若时间维度无存在则创建一个时间维度
    	if(!app.globalData.hdlist[nowtime]) {
    		app.globalData.hdlist[nowtime] = {};
    	}
    	
    	// 时间维度下的城市维度不存在,创建一个
    	if(!app.globalData.hdlist[nowtime][city]) {
    		app.globalData.hdlist[nowtime][city] = {};
    	}
    
    	// 时间维度下的城市维度下的活动id维度不存在,创建一个
    	if(!app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid]) {
    		app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid] = [];
    	}
    	
    	// 第一次肯定没有picid,可以手动添加数组第一项
    	if(!app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid].length) {
    		app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid][0] = picid
    	}
    
    } else {
    	// 这里肯定存在了,所以铜鼓数组的 indexOf 方法查找,没找到,就添加进去
    	var hdlist = app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid];
    
    	if(hdlist.indexOf(picid) < 0) {
    		app.globalData.hdlist[nowtime][city][hdid].push(picid)
    	}
    
    }

    3.说明:

    3.1在对象的赋值中,须找到对应的一项,给这个对应的属性赋值,否则就变成了清空操作了;

    例如:在2.2中把  app.globalData.hdlist[nowtime][city] = {}(前者)  写为  app.globalData.hdlist[nowtime]={ [city]:{  } }(后者),这样得到的结果就不一样,前者是在  app.globalData.hdlist[nowtime]追加一个  [city] ,后者是每次覆盖,如果涉及多个城市,前者都会有几个就保存几个的信息,后者只会保存最后一个,从而达不到预期;

    3.2在对象中,给对象动态追加属性,须用  []  的方式,[]中间写变量名字,有几层就写几个连续的中括号;

    3.3对于多维数组的动态赋值时,须先从第一个维度往下判断,如果第一个维度都不存在,那你直接取第二个维度的属性肯定会报错,做好容错,多维往下类推。

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    数据分析时,同事经常给你一份二维表,是不是分分钟有想哭的冲动,一大堆的东西在一块,怎么透视?想要做进一步分析,也是特别麻烦。今天给你一种方便的方法。

    一、入门版

    先来看看可能要处理的文件是什么样的?

    5a09b4aa5fb2

    看看,别提多闹心了。当然我们不可能一开始就处理这么复杂的样式。先来个简单的验证一下。

    5a09b4aa5fb2

    如上这样一个二维数据,怎么变成一维数据呢?

    excel中可以这样操作

    选择数据透视表,快捷键alt+d+p,这里是用wps的演示的,用office是一样的效果

    5a09b4aa5fb2

    选择多重合并计算区域

    5a09b4aa5fb2

    创建单面字段

    5a09b4aa5fb2

    选择数据区域

    5a09b4aa5fb2

    添加数据区域

    5a09b4aa5fb2

    点击完成,默认新工作表确定

    5a09b4aa5fb2

    这样一个数据透视表就出现了

    5a09b4aa5fb2

    到这时,读者可能想,还是没有变成一维表呀,这不依然是二维表。别急,还有下面的关键步骤。

    在透视表的区域里去除行和列的数据,只保留值的区域

    5a09b4aa5fb2

    改变前

    5a09b4aa5fb2

    改变后

    这是我们的数据透视表变成了这样:

    5a09b4aa5fb2

    双击数值,我们这里就是这个6762

    5a09b4aa5fb2

    这时就进入了这样一个界面,相信细心的朋友一定能发现这里正好就是我们要的二维数据了,复制整个内容,更改一下列名。

    5a09b4aa5fb2

    让我们头痛的二维表就这样变成了一维表。

    二、进阶版

    完成了这样一个简单的验证,我们再来考虑一下我们开头提到的复杂样式?这个该怎么处理呢?是不是也可以用这种方法解决呢?

    先试一试

    5a09b4aa5fb2

    好像没那么管用了,我们希望的是二级区域,业务员,类型这些也能像一级大区这样展开,可是这里却混在了一起。这可怎么办呢?

    Pandas来救场

    熟悉python的应该知道,python经常被说成是数据分析的好工具,但是其实python能进入数据分析领域,pandas才是其中最大的功臣,pandas和numpy成为python数据分析最大的法宝。这里我们就要用到pandas的一个很方便的功能。

    引入相关包

    # 引入相关包

    import pandas as pd

    import numpy as np

    读入文件

    # 读入文件

    file = r"E:\销售数据报表项目\医美专题\2dims.xlsx"

    df = pd.read_excel(file)

    df.head()

    数据输出:

    一级大区 二级区域 业务员 型号 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

    0 南区 浙南区域 name1 type1 222.392385 110.46942 207.566226 208.341450 234.989775 244.680075 239.834925 249.525225 205.918875 276.17355 296.52318 290.709

    1 南区 浙南区域 name1 type2 52.166115 25.91258 48.688374 48.870217 55.121058 57.394092 56.257575 58.530608 48.301958 64.78145 69.55482 68.191

    2 南区 浙南区域 name2 type1 866.394630 430.36596 808.634988 811.655100 915.471450 953.222850 934.347150 972.098550 802.217250 1075.91490 1155.19284 1132.542

    3 南区 浙南区域 name2 type2 203.228370 100.95004 189.679812 190.388233 214.740217 223.595483 219.167850 228.023117 188.174417 252.37510 270.97116 265.658

    4 南区 浙南区域 name3 type1 1280.382795 636.00714 1195.023942 1199.487150 1352.909925 1408.700025 1380.804975 1436.595075 1185.539625 1590.01785 1707.17706 1673.703

    可以看到,和我们在excel里看到的内容是一致的。

    下面我们就要开始变换处理了。

    变换处理

    # 变换处理

    df1 = df.set_index(['一级大区','二级区域','业务员','型号'])

    df2 = df1.stack()

    df3 = df2.reset_index()

    df3.columns = ['primary_area', 'sub_area', 'sales_man',

    'product_specifications', 'month', 'target']

    df3

    数据输出:

    primary_area sub_area sales_man product_specifications month target

    0 南区 浙南区域 name1 type1 1月 222.392385

    1 南区 浙南区域 name1 type1 2月 110.469420

    2 南区 浙南区域 name1 type1 3月 207.566226

    3 南区 浙南区域 name1 type1 4月 208.341450

    4 南区 浙南区域 name1 type1 5月 234.989775

    5 南区 浙南区域 name1 type1 6月 244.680075

    6 南区 浙南区域 name1 type1 7月 239.834925

    7 南区 浙南区域 name1 type1 8月 249.525225

    8 南区 浙南区域 name1 type1 9月 205.918875

    9 南区 浙南区域 name1 type1 10月 276.173550

    10 南区 浙南区域 name1 type1 11月 296.523180

    11 南区 浙南区域 name1 type1 12月 290.709000

    12 南区 浙南区域 name1 type2 1月 52.166115

    ...

    3405 北区 山东大区 name140 type2 10月 127.680000

    3406 北区 山东大区 name140 type2 11月 137.088000

    3407 北区 山东大区 name140 type2 12月 134.400000

    3408 rows × 6 columns

    可以看到,二维表已经变成了我们想要的一维表了。

    这中间到底发生了什么魔法?

    我们来解释下刚刚的代码:

    # 变换处理开始

    # 首先把数据df设置成多项索引,就像下面这样

    df1 = df.set_index(['一级大区','二级区域','业务员','型号'])

    # 然后把二维表格变成堆叠样式

    df2 = df1.stack()

    # 再把堆叠样式的数据重建索引

    df3 = df2.reset_index()

    # 我们把原来一行的内容转变成一列了,系统当然不知道应该叫什么,

    # 所以我们这里要给新出现的列命名,这里为了方便后面分析使用,

    # 直接给所有列重命名成英文

    df3.columns = ['primary_area', 'sub_area', 'sales_man',

    'product_specifications', 'month', 'target']

    # 那么为什么要生成df1,2,3呢? 这是为了覆盖原数据,防止我们误操作了没法复原

    再来看看,每次变更后的数据是怎么样的:

    # 设置多项索引后

    In: df1

    Out:

    1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

    一级大区 二级区域 业务员 型号

    南区 浙南区域 name1 type1 222.392385 110.469420 207.566226 208.341450 234.989775 244.680075 239.834925 249.525225 205.918875 276.17355 296.52318 290.709

    type2 52.166115 25.912580 48.688374 48.870217 55.121058 57.394092 56.257575 58.530608 48.301958 64.78145 69.55482 68.191

    name2 type1 866.394630 430.365960 808.634988 811.655100 915.471450 953.222850 934.347150 972.098550 802.217250 1075.91490 1155.19284 1132.542

    type2 203.228370 100.950040 189.679812 190.388233 214.740217 223.595483 219.167850 228.023117 188.174417 252.37510 270.97116 265.658

    name3 type1 1280.382795 636.007140 1195.023942 1199.487150 1352.909925 1408.700025 1380.804975 1436.595075 1185.539625 1590.01785 1707.17706 1673.703

    type2 300.336705 149.186860 280.314258 281.361183 317.349242 330.435808 323.892525 336.979092 278.089542 372.96715 400.44894 392.597

    name4 type1 891.738315 442.954980 832.289094 835.397550 942.250725 981.106425 961.678575 1000.534275 825.683625 1107.38745 1188.98442 1165.671

    type2 209.173185 103.903020 195.228306 195.957450 221.021775 230.136075 225.578925 234.693225 193.678875 259.75755 278.89758 273.429

    浙北区域 name5 type1 644.436000 320.112000 601.473600 603.720000 680.940000 709.020000 694.980000 723.060000 596.700000 800.28000 859.24800 842.400

    type2 151.164000 75.088000 141.086400 141.613333 159.726667 166.313333 163.020000 169.606667 139.966667 187.72000 201.55200 197.600

    name6 type1 619.650000 307.800000 578.340000 580.500000 654.750000 681.750000 668.250000 695.250000 573.750000 769.50000 826.20000 810.000

    # 改成堆叠样式后

    In:df2

    Out:

    一级大区 二级区域 业务员 型号

    南区 浙南区域 name1 type1 1月 222.392385

    2月 110.469420

    3月 207.566226

    4月 208.341450

    5月 234.989775

    6月 244.680075

    7月 239.834925

    8月 249.525225

    9月 205.918875

    10月 276.173550

    11月 296.523180

    12月 290.709000

    type2 1月 52.166115

    2月 25.912580

    3月 48.688374

    4月 48.870217

    5月 55.121058

    6月 57.394092

    7月 56.257575

    8月 58.530608

    9月 48.301958

    10月 64.781450

    11月 69.554820

    12月 68.191000

    name2 type1 1月 866.394630

    2月 430.365960

    有点像是大括号括起来的效果。不过这里可以看到月份和销售额是没有列名的。

    # 这里为了演示,又重新建了一个df,

    # 因为前面df3已经重命名列名了

    In: df4 = df2.reset_index()

    df4

    Out:

    一级大区 二级区域 业务员 型号 level_4 0

    0 南区 浙南区域 name1 type1 1月 222.392385

    1 南区 浙南区域 name1 type1 2月 110.469420

    2 南区 浙南区域 name1 type1 3月 207.566226

    3 南区 浙南区域 name1 type1 4月 208.341450

    4 南区 浙南区域 name1 type1 5月 234.989775

    5 南区 浙南区域 name1 type1 6月 244.680075

    6 南区 浙南区域 name1 type1 7月 239.834925

    7 南区 浙南区域 name1 type1 8月 249.525225

    8 南区 浙南区域 name1 type1 9月 205.918875

    9 南区 浙南区域 name1 type1 10月 276.173550

    10 南区 浙南区域 name1 type1 11月 296.523180

    11 南区 浙南区域 name1 type1 12月 290.709000

    可以看到,前面的一级大区,二级区域这些内容被填充上内容了。但是月份和销售额还是没有列名。

    In: df4.columns = ['primary_area', 'sub_area', 'sales_man',

    'product_specifications', 'month', 'target']

    df4

    Out:

    primary_area sub_area sales_man product_specifications month target

    0 南区 浙南区域 name1 type1 1月 222.392385

    1 南区 浙南区域 name1 type1 2月 110.469420

    2 南区 浙南区域 name1 type1 3月 207.566226

    3 南区 浙南区域 name1 type1 4月 208.341450

    这样就完成了一个多项索引的二维表到一维表的转换。可以看到使用pandas方便快捷,最关键的是能处理excel不太方便的地方。

    后记

    到这里,今天的内容已经完结了,可能还有朋友说,你标题不是说的要讲一维表和二维表相互转换吗?怎么只讲了二维表到一维表?其实一维表到二维表是最简单的内容,在excel里主要涉及到就是透视表,而pandas也提供了类似透视表的功能, 那就是pivot_table函数。这个就可以留给朋友们自己去研究了。如果有需要可以关注公众号留言给我,我们在一篇文章里再讲讲。

    展开全文
  • 如何把二维表转成一维表

    千次阅读 2018-01-10 16:56:59
    数据透视表除了能将维表转成二维表,同样也可以二维表转成一维表。看如何用透视表将以下二维表转成一维表。 工具/原料 EXCEL2007 方法/步骤 ...

    数据透视表除了能将一维表转成二维表,同样也可以二维表转成一维表。看如何用透视表将以下二维表转成一维表。

    如何把二维表转成一维表
    如何把二维表转成一维表

    工具/原料

    • EXCEL2007

    方法/步骤

    1. 首先按快捷键ALT+D、P调出数据透视表和透视图向导,选择“多重合并计算数据区域”“数据透视表”,点击下一步

      如何把二维表转成一维表
    2. 选择创建”单页字段“,点击下一步

      如何把二维表转成一维表
    3. 选定区域,添加,点击下一步

      如何把二维表转成一维表
    4. 选择新建图表的位置,选择新建工作表或者在现工作表内选定一个位置,点击下一步

      如何把二维表转成一维表
    5. 出现的依然是一张二维表

      如何把二维表转成一维表
    6. 将“行”“列”的√去掉,双击A4单元格,即出现一张一维表。

      如何把二维表转成一维表
      END
    经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业
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  • 维表转二维表 方法:Excel透视 选中数据源→数据→从表格 选中想要更改为字段(这里这里是将星期改更改为,所以选中的是星期)→转换→透视 在跳出的弹窗中值选择看你需求(这边就是工作小时)...

    今天在看Kettle的视频中发现了行列转换的方式,所以准备总结一下Excel中几种行列转换的方法。
    就是实现如下的效果。
    在这里插入图片描述

    一维表转二维表

    方法一:Excel透视列

    1. 选中数据源→数据→从表格
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    2. 选中想要更改为列的字段(这里这里是将星期改更改为列,所以选中的是星期列)→转换→透视列
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    3. 在跳出的弹窗中值列选择看你需求(这边就是工作小时)→打开高级选项→聚合值函数也是看你需求,这边选择不聚合
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    4. 关闭并上载即ok

    方法二:Excel数据透视表

    1. 选中数据→插入→数据透视表
    2. 姓名拖入行,星期拖入列,工作小时拖入值
    3. 完成

    方法三:Python

    import pandas as pd
    data =pd.read_excel("./行列转换.xlsx",sheet_name='Sheet1')
    data2 = pd.pivot_table(data,index='姓名',columns='星期')
    data2
    

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    方法四:Kettle
    在这里插入图片描述

    1. Excel输入
    2. 排序,默认设置即可(Kettle中有很多操作之前都是需要排序的)
    3. 列转行(数据字段是原分列字段的列名,关键字段是原分列字段的值,目标字段是新分列的列名,相当于在这一步进行映射,注意要填写字段类型,不然会报错)
      在这里插入图片描述
    4. Excel输出(如果要输出的是xlsx文件,则需要选择Microsoft Excel输出)
    5. 完成

    方法五:SQL
    看看面试题吧MySQL_查询面试题(持续更新)

    二维表转一维表

    方法一:Excel逆透视列

    1. 选中数据→数据→从表格
    2. 选中分列后邮件→逆透视列
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    3. 关闭并上载

    方法二:Kettle
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    1. Excel输入
    2. 排序
    3. 行转列,同样需要映射,字段是源数据中的分列列名,Key字段是合并后的列名,Key值是合并后列的值
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    4. Excel输出
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空空如也

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二维表的一列是一个字段