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  • 1. 多列转成一列(列转行) -- 6列转成两列(列转行) 这就是最常见的列转行,主要原理是利用SQL里面的union with temp as (select a.iid_sn, a.product_name, a.sales_figures, a.selling_cost, a.pretax_profit, a....

    1. 多列转成一列(列转行) -- 6列转成两列(列转行) 这就是最常见的列转行,主要原理是利用SQL里面的union with temp as (select a.iid_sn, a.product_name, a.sales_figures, a.selling_cost, a.pretax_profit, a.closing_inventory from is_import_detail a,

    1.多列转成一列(列转行)

    --6列转成两列(列转行)

    这就是最常见的列转行,主要原理是利用SQL里面的union

    with temp as

    (select

    a.iid_sn,

    a.product_name,

    a.sales_figures,

    a.selling_cost,

    a.pretax_profit,

    a.closing_inventory

    from is_import_detail a, is_import b

    where a.isi_sn = b.isi_sn

    and b.import_year=?

    and b.import_month=?

    and a.product_name=?)

    --sql中要想实现特定的排序,可以适当加一些整数

    select 1,'销售额' as salename, sales_figures as sale

    from temp

    union

    select 2,'销售成本' as salename, selling_cost as sale

    from temp

    union

    select 3,'税前利润' as salename, pretax_profit as sale

    from temp

    union

    select 5, '期末库存量' as serialname, closing_inventory as serial

    from temp

    2.行转列

    主要原理是利用decode函数、聚集函数(sum),结合group by分组实现的,具体的sql如下:

    select t.user_name,

    sum(decode(t.course, '语文', score, null)) as chinese,

    sum(decode(t.course, '数学', score, null)) as math,

    sum(decode(t.course, '英语', score, null)) as english

    from test_tb_grade t

    group by t.user_name

    order by t.user_name

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  • 大家在日常工作中经常会遇到多列数据乘积后求和的问题,如图1所示,计算“数列1x数列2”后的总和,甚至需要计算“数列1x数列2x数列3”后的总和。图1我们一般会采用常规方法:先计算A2xB2xC2、A3xB3xC3……,在计算...

    大家在日常工作中经常会遇到多列数据乘积后求和的问题,如图1所示,计算“数列1x数列2”后的总和,甚至需要计算“数列1x数列2x数列3”后的总和。

    c06c7d996b25c6cf146b4eb96dcd59b5.png

    图1

    我们一般会采用常规方法:先计算A2xB2xC2、A3xB3xC3……,在计算乘积之和,如图2、图3所示:

    97ac3e30765e339fbe67edd7601109d1.png

    图2

    cc9a6ce512c3835269124b7f78f0bcac.png

    图3

    这种方法虽然能够满足我们的需求,但是步骤相对较多,工作效率较低,下面书生教大家一个小方法,快速计算多数列数据乘积求和问题,那就是使用Excel自带函数sumproduct进行计算。我们先讲一下sumproduct函数的含义:

    1.Sumproduct函数的适用范围,在给定的几组数组中,然后把数组间对应的元素相乘,最后返回乘积之和。

    从字面上可以看出,sumproduct有两个英文单词组成,sum是和,product是积,所以是乘积之和的意思。

    2.sumproduct函数的语法格式

    =SUMPRODUCT(array1,array2,array3, ...)Array为数组,即数列。

    3.sumproduct函数案列——基础用法

    1)所计算数列只有1列时,即计算数列1的和,如图4所示:

    0ff9716c6723932fbb9e5764f5d0f5d7.png

    图4

    2)所计算数列有2列,即计算数列1、数列2的乘积之和,如图5所示:

    99017cc43320d85035465615f7d7a7db.png

    图5

    3)所计算数列有3列甚至多列时,同理可使用Sumproduct函数进行计算,3列计算方式如图6所示:

    97b15121558aa89cb7630eaea0cd6052.png

    图6

    大家觉得这个方法是不是很简单快速呢?如果大家觉得这个技巧很实用,请关注“书生爱分享”并评论、转发、收藏,也欢迎大家留下日常工作中遇到的办公问题,书生将尽力为大家分享相应的小技巧哦。

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  • 数据帧通常对齐索引上的算术运算。由于df[['x','y']]和df[['dx','dy']]具有不同的列名,因此dx不会从x中减去,而类似于y。相反,如果从数据帧中减去NumPy数组,则该操作是按元素执行的,因为NumPy数组...

    数据帧通常对齐列和行索引上的算术运算。由于df[['x','y']]和df[['dx','dy']]具有不同的列名,因此dx列不会从x列中减去,而类似于y列。

    相反,如果从数据帧中减去NumPy数组,则该操作是按元素执行的,因为NumPy数组没有Panda样式的索引可供对齐。

    因此,如果使用df[['dx','dy']].values提取由df[['dx','dy']]中的值组成的NumPy数组,则可以根据需要完成赋值:import pandas as pd

    df = pd.DataFrame({'x':[1.0,2.0,3.0],'y':[4.0,5.0,6.0],

    'dx':[0.25,0.25,0.25],'dy':[0.5,0.5,0.5]})

    df[['newx','newy']] = df[['x','y']] - df[['dx','dy']].values

    print(df)

    收益率dx dy x y newx newy

    0 0.25 0.5 1.0 4.0 0.75 3.5

    1 0.25 0.5 2.0 5.0 1.75 4.5

    2 0.25 0.5 3.0 6.0 2.75 5.5

    注意,如果你试图分配一个NumPy数组(在右边)

    对于数据帧(在左侧),左侧指定的列名必须已存在。

    相反,在将右侧的数据帧分配给左侧的数据帧时,可以使用新列,因为in this casePandas将左侧的键(新列名)与右侧的列一起拉入,并按列顺序分配值,而不是通过对齐列:for k1, k2 in zip(key, value.columns):

    self[k1] = value[k2]

    因此,使用右边的数据帧df[['newx','newy']] = df[['x','y']] - df[['dx','dy']].values

    可以,但是使用右边的NumPy数组df[['newx','newy']] = df[['x','y']].values - df[['dx','dy']].values

    没有。

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  • 文章目录多列数值相加举例【参考资料】 多列数值相加 1:其中列1不能有别名,会报错; 2:as 可以省略。 select 列1 + 列2 as 命名 from 表名; 举例 // 查询 select 列1 主键,列2 主键数量,列3 个数 from ...

    多列数值相加

    1:其中列1不能有别名,会报错;
    2:as 可以省略;
    3:只要有一列为null结果为空(下列暂未验证)。

    
    select1 +2 as 命名 from 表名;
    
    

    举例

    // 查询
    select1 主键,列2 主键数量,列3 个数 from 表名;
    

    在这里插入图片描述

    select1 主键,列2 +3 总数 from 表名;
    

    在这里插入图片描述

    【参考资料】

    https://bbs.csdn.net/topics/390413029

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空空如也

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多列分别减一行