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  • MATLAB 矩阵合并函数

    2018-08-20 17:10:18
    本代码主要利用MATLAB工具实现矩阵合并函数,简单明了,易于理解
  • PB查询条件合并函数

    2010-01-28 18:48:33
    绝对管用的PB查询条件合并函数,示例为传两个参数的,依次类推,可以做三个,四个,五个.....
  • 编写合并函数Merge 将已知一个为升序的序列和降序的序列合并成升序的序列
  • SQL 合并函数

    2019-07-17 03:23:05
    --创建一个合并函数 create function f_hb(@id int) returns varchar(8000) as begin declare @str varchar(8000) set @str = '' select @str = @str + ',' + cast(DepartID as varchar) from UserDept ...

    方法一:


     --创建一个合并的函数
    create function f_hb(@id int)
    returns varchar(8000)
    as
    begin
      declare @str varchar(8000)
      set @str = ''
      select @str = @str + ',' + cast(DepartID as varchar) from UserDept
                                                        where UserID = @id
      set @str = right(@str , len(@str) - 1)
      return(@str)
    End
    go

    --调用自定义函数得到结果:
    select distinct UserID ,dbo.f_hb(UserID) as value from UserDept

    drop function dbo.f_hb

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/liuxuewen/archive/2012/03/14/2395465.html

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  • Pandas-连接合并函数merge()

    万次阅读 2018-10-16 22:10:39
    pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法,可以将不同数据集依照某些字段(属性)进行合并操作,得到一个新的数据集。 merge()函数的具体参数 用法: DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, ...

    一、merge函数用途

    pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法,可以将不同数据集依照某些字段(属性)进行合并操作,得到一个新的数据集。

    二、merge()函数的具体参数

    • 用法:
      DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))
    • 参数说明
    参数说明
    how默认为inner,可设为inner/outer/left/right
    on根据某个字段进行连接,必须存在于两个DateFrame中(若未同时存在,则需要分别使用left_on和right_on来设置)
    left_on左连接,以DataFrame1中用作连接键的列
    right_on右连接,以DataFrame2中用作连接键的列
    left_index将DataFrame1行索引用作连接键
    right_index将DataFrame2行索引用作连接键
    sort根据连接键对合并后的数据进行排列,默认为True
    suffixes对两个数据集中出现的重复列,新数据集中加上后缀_x,_y进行区别

    三、merge用法举例

    • 创建两个数据框
    #利用字典dict创建数据框
    dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
                         'value':[1,2,3,4]})
    dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
                         'value':[5,6,7,8]})
    print(dataDf1)
    print(dataDf2)
    >>>
      lkey  value
    0  foo      1
    1  bar      2
    2  baz      3
    3  foo      4
    
      rkey  value
    0  foo      5
    1  bar      6
    2  qux      7
    3  bar      8
    
    • 内连接(Inner)
    #inner链接
    dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey')
    >>>
      lkey  value_x rkey  value_y
    0  foo        1  foo        5
    1  foo        4  foo        5
    2  bar        2  bar        6
    3  bar        2  bar        8
    
    • 右链接(Right)
    #Right链接
    dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right')
    >>>
      lkey  value_x rkey  value_y
    0  foo      1.0  foo        5
    1  foo      4.0  foo        5
    2  bar      2.0  bar        6
    3  bar      2.0  bar        8
    4  NaN      NaN  qux        7
    
    • 全链接(Outer)
    #Outer链接
    dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
    >>>
      lkey  value_x rkey  value_y
    0  foo      1.0  foo      5.0
    1  foo      4.0  foo      5.0
    2  bar      2.0  bar      6.0
    3  bar      2.0  bar      8.0
    4  baz      3.0  NaN      NaN
    5  NaN      NaN  qux      7.0
    
    展开全文
  • python 数据合并函数merge( )

    万次阅读 多人点赞 2018-07-08 22:32:45
    python中的merge函数与sql中的 join 用法非常类似,以下是merge( )函数中的参数: merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, ...

    python中的merge函数与sql中的 join 用法非常类似,以下是merge( )函数中的参数:

    merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

    一、左右连接键名一样

    import pandas as pd
    df1=pd.DataFrame({'key':['a','b','a','b','b'],'value1':range(5)})
    df2=pd.DataFrame({'key':['a','c','c','c','c'],'value2':range(5)})
    display(df1,df2,pd.merge(df1,df2))

    df1

           key   value1          
    0	a	0
    1	b	1
    2	a	2
    3	b	3
    4	b	4

    df2

            key  value2
    0	a	0
    1	c	1
    2	c	2
    3	c	3
    4	c	4

    pd.merge(df1,df2) ##以df1、df2中相同的列名key进行连接,默认how='inner', pd.merge(df1,df2,on='key',how='inner')

           key   value1  value2
    0	a	0	0
    1	a	2	0

    pd.merge(df1,df2,how='outer') ##  全连接,取并集

    	key	value1	value2
    0	a	0.0	0.0
    1	a	2.0	0.0
    2	b	1.0	NaN
    3	b	3.0	NaN
    4	b	4.0	NaN
    5	c	NaN	1.0
    6	c	NaN	2.0
    7	c	NaN	3.0
    8	c	NaN	4.0

    pd.merge(df1,df2,how='left')  ### 左连接,左边取全部,右边取部分,没有值则用NaN填充

           key   value1   value2
    0	a	0	0.0
    1	b	1	NaN
    2	a	2	0.0
    3	b	3	NaN
    4	b	4	NaN

    pd.merge(df1,df2,how='right') ###  右连接,右边取全部,左边取部分,没有值则用NaN填充

    	key   value1  value2
    0	a	0.0	0
    1	a	2.0	0
    2	c	NaN	1
    3	c	NaN	2
    4	c	NaN	3
    5	c	NaN	4

    二、左右连接键名不一样

    如果两个DataFrame的左右连接键的列名不一样,可以用left_on,right_on来进行指定

    df3=pd.DataFrame({'lkey':['a','b','a','b','b'],'data1':range(5)})
    df4=pd.DataFrame({'rkey':['a','c','c','c','c'],'data2':range(5)})

    df3

        lkey  data1
    0    a      0
    1    b      1
    2    a      2
    3    b      3
    4    b      4

    df4

        rkey  data2
    0    a      0
    1    c      1
    2    c      2
    3    c      3
    4    c      4

    pd.merge(df3,df4,left_on='lkey',right_on='rkey')   ### 内连接,默认how='inner'

        lkey  data1 rkey  data2
    0    a      0    a      0
    1    a      2    a      0

    pd.merge(df3,df4,left_on='lkey',right_on='lkey',how='outer')  ### 全连接

        lkey  data1 rkey  data2
    0    a    0.0    a    0.0
    1    a    2.0    a    0.0
    2    b    1.0  NaN    NaN
    3    b    3.0  NaN    NaN
    4    b    4.0  NaN    NaN
    5  NaN    NaN    c    1.0
    6  NaN    NaN    c    2.0
    7  NaN    NaN    c    3.0
    8  NaN    NaN    c    4.0

    pd.merge(df3,df4,left_on='lkey',right_on='rkey',how='left')  ### 左连接

        lkey  data1 rkey  data2
    0    a      0    a    0.0
    1    b      1  NaN    NaN
    2    a      2    a    0.0
    3    b      3  NaN    NaN
    4    b      4  NaN    NaN

    pd.merge(df3,df4,left_on='lkey',right_on='rkey',how='right')  ### 右连接

        lkey  data1 rkey  data2
    0    a    0.0    a      0
    1    a    2.0    a      0
    2  NaN    NaN    c      1
    3  NaN    NaN    c      2
    4  NaN    NaN    c      3
    5  NaN    NaN    c      4

    三、索引作为连接键

    df5=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list('abc'),columns=['v1','v2','v3','v4'])
    df6=pd.DataFrame(np.arange(12,24,1).reshape(3,4),index=list('abd'),columns=['v5','v6','v7','v8'])

    df5

        v1  v2  v3  v4
    a   0   1   2   3
    b   4   5   6   7
    c   8   9  10  11

    df6

       v5  v6  v7  v8
    a  12  13  14  15
    b  16  17  18  19
    d  20  21  22  23

    pd.merge(df5,df6,left_index=True,right_index=True)

    	v1	v2	v3	v4	v5	v6	v7	v8
    a	0	1	2	3	12	13	14	15
    b	4	5	6	7	16	17	18	19
    展开全文
  • EXCEL中字符串连接或合并函数

    千次阅读 2017-09-06 23:38:27
    一、 EXCEL中字符串连接或合并函数(CONCATENATE) 1. 将每一个单元 格用“&”连接 下来 =A2&B2 将下列用"-"连接起来. 如果遇到字符 串间还要加上其它 字...

    一、 EXCEL中字符串连接或合并函数(CONCATENATE)

    1. 将每一个单元 格用“&”连接 下来

    =A2&B2
    将下列用"-"连接起来. 如果遇到字符 串间还要加上其它 字符 (比如 “-”)时,就只需要 在字符串间再连接 “-”这个符号。

    2. 使用字符 串连接 函数 :CONCATENATE()函数
    =CONCATENATE(A5,B5)
    =CONCATENATE(A6,"-",B6)



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  • oracle 合并函数

    千次阅读 2011-07-01 10:41:00
    现有如下数据id name1 a12 a23 a31 b13 b31 c1就是把相同的id的不同行合并 结果是id name1 a1/b1/c12 a23 a3/b3sql语句怎么实现啊,多谢了-- 如果数据库是10g的话:SELECT ID, REPLACE(WMSYS.
  • matlab-矩阵合并函数

    千次阅读 2020-05-10 10:07:04
    回忆贴 用几个例子看一下:
  • wm_contact合并函数

    千次阅读 2017-10-05 09:36:53
    wm_contact(column)是oracle10g开始使用的函数 一般外面用to_char(wm_contact(column))包装一下。数据库服务器有的设置会不支持,不用to_char()包装就会报错 wm_concat(列名)函数,能把指定的列的值,(按照...
  • MYSQL 分组合并函数

    万次阅读 2014-05-29 15:37:49
    MySQL中group_concat函数 完整的语法如下: group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符']) 基本查询  mysql> select * from aa; +------+------+ | id| name ...
  • 使用oracle wm_concat(column)函数实现: select u_id, wmsys.wm_concat(goods || '(' || num || '斤)' ) goods_sum  from shopping  group by u_id  mysql---group_concat oracle分割...
  • mysql的多字段合并函数的用法

    千次阅读 2018-10-17 13:44:35
    SELECT  a.SERVICE_ID,  a.SERVICE_NAME,  (  SELECT  GROUP_CONCAT(b.IP_ADDRESS)  FROM  t_sys_service_ip b  WHERE  a.SERVICE_ID = b.SERVICE_...
  • 刚才偶然看到str.cat()函数,简单记录一下: 源数据: import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel(r’C:\Users\02180085\Desktop\休眠会员.xlsx’,sheet_name=‘原始数据’) print(data) data[...
  • 实现两个线性表的合并,的Merge(*SA,*SB)函数体如何写?SC用来存储合并后的表。求大神们解答,谢谢!
  • 第一种方法 ,用连接符号 :“&”。 这个方法最简单了,只需要将每一个...第二种方法 就是使用字符 串连接 函数 :CONCATENATE()函数 它的使用方法很简单:CONCATENATE(需要连接的单元格,需要连接的单元格,需
  • import matplotlib.pyplot as plt dim_0=np.concatenate(image_set,axis=0) print(dim_0.shape) plt.imshow(dim_0)

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