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  • WPSExcel二维一维表

    千次阅读 2019-11-07 16:43:17
    WPSExcel二维一维表一、如何区分一维表和二维?二、为什么要将二维...首先我们要明确一个概念,一维表/二维表中的维,均维度。 从1-1来看,列包含了地区、2006年、2007年、2008年四个字段,其中20...

    一、如何区分一维表和二维表?

    首先看下以下两张表有什么区别?你能快速有效的区分出哪张表才是真的一维表吗,那哪张表又是二维表呢?
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    首先我们要明确一个概念,一维表/二维表中的维,均指维度。
    从表1-1来看,列中包含了地区、2006年、2007年、2008年四个字段,其中2006年、2007年、2008年均可归纳为年份字段。
    从表1-2来看,列中包含了地区、年份、产值三个字段,三个字段互不重复。每个字段可代表一个维度。
    由此可见,表1-1则为二维表,表1-2则为我们常说的一维表。

    二、为什么要将二维表转换为一维表?

    既然一维表和二维表都可以将数据进行整理展示,那我们为什么要将二维表转换为一维表呢?
    因为一位表能够更加直观的展现数据,方便分析各维度的数据情况,所以在数据分析时,将二维表转换成一维表是个非常好的选择。

    三、如何将二维表转换成一维表?

    在Excel中若要将二维表转换成一维表则需要用到数据透视表和数据视图这个工具
    唤起该工具的快捷键为Alt+D+P,若在工具栏中找不到该工具可参照如下方式,若可直接找到则可忽视下方准备工作
    准备工作:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    找到数据透视表和数据透视图并选中
    在这里插入图片描述
    右侧自定义功能区中新建组,将“数据透视表和数据透视图”添加到右侧新建组中
    在这里插入图片描述
    点击确定保存后即可在工具栏中进行查找(可使用快捷键)
    在这里插入图片描述
    准备工作做完后我们即可进行转换操作
    二维表转一维表
    点击“数据透视表和数据透视图"出现如图弹窗
    在这里插入图片描述
    勾选“使用多重合并计算区域”,如下图
    在这里插入图片描述
    点击选定区域如下图
    在这里插入图片描述
    点击选定区域后出现下图弹窗,选择“创建单页字段”然后点击“下一步”
    在这里插入图片描述
    输入需要分析数据的选定区域,可直接框选数据表,然后点击确定
    在这里插入图片描述
    这里我们可选择使用数据透视图/数据透视表,亦可在现有表中对数据进行分析或在新的表中对所选数据进行分析,再次我所选用的是在新的工作表中创建数据透视表的形式
    在这里插入图片描述
    新表如下图所示
    在这里插入图片描述
    我们勾选掉字段列表中的行和列,如下图
    在这里插入图片描述
    双击表中数值即可得到一维数据表
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 数据建模的二维一维表

    千次阅读 2012-05-04 22:19:36
    什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接] <!-- .pcb {margin-right:0} --> 透视表要求是一维表, 那什么是表一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义, 把找到...

    [讨论] 什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接]

    透视表要求是一维表,
    那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义,
    把找到的内容罗列如下:
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    13.在关系数据模型中,一维表的列称为属性,二维表的行称为    。
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    系统将表定义为有关联的元素组成的一个整体。可以表示数学中的集合、向量、矩阵,也可以表示数据库中的一组记录。
    一维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干元素。例如:
                          {1,2,100,x,y}
    表示由1,2,100,x,y这5个元素组成的一维表。
    二维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干个一维表。例如:
    {{1,2,5},{2,4,4},{3,5,8,a,b},{1,2,1,x,y}}
    均是二维表,二维表就是“表中表”。
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    二维表由行和列组成,一列对应于一个字段,称为属性
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    Q:经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,
           
    比如一个简单人事数据表如下:
    序号        姓名        年龄        博士        硕士        本科        大专及以下
    1        张三        36        √                           
    2        李四        11                 √                  
    3        王老五        50                                   √
    4        肖萍儿        11                          √         
    5        李仨儿        45                          √         
    6        黄蓉        12                 √                  
    7        严翠翠        33                                   √


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号        姓名        年龄        学历
    1        张三        36        博士
    2        李四        11        硕士
    3        王老五        50        大专及以下
    4        肖萍儿        11        本科
    5        李仨儿        45        本科
    6        黄蓉        12        硕士
    7        严翠翠        33        大专及以下


    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    系统将报表的数据、规则以及报表的描述相分离,提供了功能强大的报表设计工具,它可以绘制一维表、二维表、定长表、不定长表以及混合表;对大表可以折行处理,可以加多个时点值,可以绘制类似“刀形”的表格等。绘制报表时只需定义好各指标间的关系,然后用鼠标简单拖拽即可画出想要的报表。另外在报表引擎处提供了调用规则引擎来设置审核关系的功能;
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    这里有一个一维表,如下所示:
    T1    W1    0
    T1    W2    0
    T1    W3    0
    T2    W1    1
    T2    W2    1
    T3    W1    2
    ...  ...  ...
    这个表是动态生成的,需要转换成如下二维表:
          T1    T2    T3    ...
    W1    0    1    2    ...
    W2    0    1    -1    ...
    W3    0    -1    -1    ...
    ...  ...  ...  ...  ...
    主要难点是T和W的个数不确定,并且有些是没有数据的,例如T3-W2等,当没有数据时需要用-1来进行填充,求各位大虾,把这个一维表转成二维表的sql语句怎么写?谢谢!!!
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
      二维表(一维是科目,二维是数据行)

        1.二维表:是关系数据库中“表达关系”记录数据的基本形式。

        2.二维表栏目不能嵌套,(表中不能再套表了)
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++


    各位,给个定义吧。准确
    展开全文
  • 何谓一维表、二维

    千次阅读 2012-08-31 13:25:36
    :经常看到关于一维表转为二维、二维转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维”呢? A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。 很多人容易将它与一维数组、二维...

    http://www.exceltip.net/thread-4554-1-1.html

    :经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,

    比如一个简单人事数据表如下:

    序号 姓名 年龄 博士 硕士 本科 大专及以下
    1 张三 36      
    2 李四 11      
    3 王老五 50      
    4 肖萍儿 11      
    5 李仨儿 45      
    6 黄蓉 12      
    7 严翠翠 33      


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号 姓名 年龄 学历
    1 张三 36 博士
    2 李四 11 硕士
    3 王老五 50 大专及以下
    4 肖萍儿 11 本科
    5 李仨儿 45 本科
    6 黄蓉 12 硕士
    7 严翠翠 33 大专及以下
    展开全文
  • 次放到一维数组一维数组数据的个数存放在形参n所的存储单元。 例如,若二维数组的数据为:, 则一维数组的内容应是:33 33 33 33 44 44 44 44 55 55 55 55。 #include <stdio.h> #define M 3 #...

    55.请编写函数fun,该函数的功能是:将M行N列的二维数组中的数据,按行的顺序依
    次放到一维数组中,一维数组中数据的个数存放在形参n所指的存储单元中。
    例如,若二维数组中的数据为:在这里插入图片描述
    则一维数组中的内容应是:33 33 33 33 44 44 44 44 55 55 55 55。

    效果

    在这里插入图片描述

    代码

    #include <stdio.h>
    #define M 3
    #define N 4
    void fun(int s[M][N],int *n,int *b){
    	int k=0;
    	for(int i=0;i<M;i++){
    		for(int j=0;j<N;j++){
    			b[k++]=s[i][j];
    		}
    	}
    	*n=k;
    }
    int main() {
    	int s[M][N]={33,33,33,33,44,44,44,44,55,55,55,55};
    	int n,i;
    	int b[50];
    	printf("二维数组:\n");
    	for(i=0;i<M;i++){
    		for(int j=0;j<N;j++){
    			printf("%d ",s[i][j]);
    		}
    		printf("\n");
    	}
    	fun(s,&n,b);
    	printf("一维数组的数据个数为%d\n一维数组内容为:",n);
    	for(i=0;i<n;i++){
    		printf("%d ",b[i]);
    	}
    	printf("\n");
    	return 0;
    }
    
    

    C语言编程练习题 55/100
    *本套题可用于复习一些学校考研复试的C程序设计科目
    *本套题可用于复习二级C
    *关注微信公众号“程序艺术室”回复“C试题”获取包含本专栏在内的其他C试题文档
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    展开全文
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