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  • 列是字段 行是什么
    千次阅读
    2018-07-13 14:11:19

    一般情况下混合使用

    特别的情况是这样:

    数据中实际存在的表的列就成为列

    在运行时创建的搜索的不存在与实际表中的列就是字段

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  • 一张数据表分为,一就是一跳记录,可能有很多个字段,就是各个属性。比如一张Student 表,里面有studentname,id等字段,是站一的,他们合起来组成一跳记录。扩展资料:字段在数据库中的解释。(field)一个...
    • 在数据库中大多数表的“列”称为“字段”。
      一张数据表分为行和列,一行就是一跳记录,可能有很多个字段,就是各个属性。比如一张Student 表,里面有studentname,id等字段,是站一列的,他们合起来组成一跳记录。扩展资料:字段在数据库中的解释。(field)一个成员,它表示与对象或类关联的变量。在数据库中,大多数时,表的“列”称为“字段” ,每个字段包含某一专题的信息。就像“通讯录”数据库中,“姓名”、“联系电话”这些都是表中所有行共有的属性,所以把这些列称为“姓名”字段和“联系电话”字段。但是有时候,字段也不是表中的列,比如用as将列的内容经计算,“存入”另一个字段。字段在C++中的定义:一个成员,它表示与对象或类关联的变量。
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  • 一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态... 扩展阅读一:参数化表名、分组列、列字段、字段值; 扩展阅读...

    一.本文所涉及的内容(Contents)

    1. 本文所涉及的内容(Contents)
    2. 背景(Contexts)
    3. 实现代码(SQL Codes)
      1. 方法一:使用拼接SQL,静态列字段;
      2. 方法二:使用拼接SQL,动态列字段;
      3. 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段;
      4. 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段;
      5. 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值;
      6. 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤;
    4. 参考文献(References)

    二.背景(Contexts)

      其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了,甚至已经被大家说到烂了,网上的很多例子多多少少都有些问题,所以我希望能让大家快速的看到执行的效果,所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化,大家只需要根据自己的环境,设置参数值,马上就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码)。行转列的效果图如图1所示:

    wps_clip_image-32543

    (图1:行转列效果图)

    三.实现代码(SQL Codes)

    (一) 首先我们先创建一个测试表,往里面插入测试数据,返回表记录如图2所示:

    复制代码

    --创建测试表
    IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[dbo].[TestRows2Columns]') AND type in (N'U'))
    DROP TABLE [dbo].[TestRows2Columns]
    GO
    CREATE TABLE [dbo].[TestRows2Columns](
        [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
        [UserName] [nvarchar](50) NULL,
        [Subject] [nvarchar](50) NULL,
        [Source] [numeric](18, 0) NULL
    ) ON [PRIMARY]
    GO
    
    --插入测试数据
    INSERT INTO [TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source]) 
        SELECT N'张三',N'语文',60  UNION ALL
        SELECT N'李四',N'数学',70  UNION ALL
        SELECT N'王五',N'英语',80  UNION ALL
        SELECT N'王五',N'数学',75  UNION ALL
        SELECT N'王五',N'语文',57  UNION ALL
        SELECT N'李四',N'语文',80  UNION ALL
        SELECT N'张三',N'英语',100
    GO
    
    SELECT * FROM [TestRows2Columns]

    复制代码

    wps_clip_image-8842

    (图2:样本数据)

    (二) 先以静态的方式实现行转列,效果如图3所示:

    复制代码

    --1:静态拼接行转列
    SELECT [UserName],
    SUM(CASE [Subject] WHEN '数学' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[数学]',
    SUM(CASE [Subject] WHEN '英语' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[英语]',
    SUM(CASE [Subject] WHEN '语文' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[语文]'     
    FROM [TestRows2Columns]
    GROUP BY [UserName]
    GO

    复制代码

    wps_clip_image-14456

    (图3:样本数据)

    (三) 接着以动态的方式实现行转列,这是使用拼接SQL的方式实现的,所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本,执行脚本返回的结果如图2所示;

    按 Ctrl+C 复制代码

    --2:动态拼接行转列 DECLARE @sql VARCHAR(8000) SET @sql = 'SELECT [UserName],' SELECT @sql = @sql + 'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''',' FROM (SELECT DISTINCT [Subject] FROM [TestRows2Columns]) AS a SELECT @sql = LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) + ' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]' PRINT(@sql) EXEC(@sql) GO

    按 Ctrl+C 复制代码

    (四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换,下面是静态的方式实现的,实现效果如图4所示:

    复制代码

    --3:静态PIVOT行转列
    SELECT  *
    FROM    ( SELECT    [UserName] ,
                        [Subject] ,
                        [Source]
              FROM      [TestRows2Columns]
            ) p PIVOT
    ( SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvt
    ORDER BY pvt.[UserName];
    GO

    复制代码

    wps_clip_image-23886

    (图4)

    (五) 把上面静态的SQL基础上进行修改,这样就不用理会记录里面存储了什么,需要转成什么列名的问题了,脚本如下,效果如图4所示:

    复制代码

    --4:动态PIVOT行转列
    DECLARE @sql_str VARCHAR(8000)
    DECLARE @sql_col VARCHAR(8000)
    SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ',','') + QUOTENAME([Subject]) FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [Subject]
    SET @sql_str = '
    SELECT * FROM (
        SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT 
        (SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( '+ @sql_col +') ) AS pvt 
    ORDER BY pvt.[UserName]'
    PRINT (@sql_str)
    EXEC (@sql_str)

    复制代码

    (六) 也许很多人到了上面一步就够了,但是你会发现,当别人拿到你的代码,需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数,逻辑如图5所示,所以,我继续对上面的脚本进行修改,你只要设置自己的参数就可以实现行转列了,效果如图4所示:

    复制代码

    --5:参数化动态PIVOT行转列
    -- =============================================
    -- Author:        <听风吹雨>
    -- Create date: <2014.05.26>
    -- Description:    <参数化动态PIVOT行转列>
    -- Blog:        <http://www.cnblogs.com/gaizai/>
    -- =============================================
    DECLARE @sql_str NVARCHAR(MAX)
    DECLARE @sql_col NVARCHAR(MAX)
    DECLARE @tableName SYSNAME --行转列表
    DECLARE @groupColumn SYSNAME --分组字段
    DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段
    DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段
    SET @tableName = 'TestRows2Columns'
    SET @groupColumn = 'UserName'
    SET @row2column = 'Subject'
    SET @row2columnValue = 'Source'
    
    --从行数据中获取可能存在的列
    SET @sql_str = N'
    SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+']) 
        FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'
    --PRINT @sql_str
    EXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT
    --PRINT @sql_col
    
    SET @sql_str = N'
    SELECT * FROM (
        SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT 
        (SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+ @sql_col +') ) AS pvt 
    ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'
    --PRINT (@sql_str)
    EXEC (@sql_str)

    复制代码

    wps_clip_image-17757

    (图5)

    (七) 在实际的运用中,我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列,那么下面的脚本将满足你这个需求,效果如图6所示:

    复制代码

    --6:带条件查询的参数化动态PIVOT行转列
    -- =============================================
    -- Author:        <听风吹雨>
    -- Create date: <2014.05.26>
    -- Description:    <参数化动态PIVOT行转列,带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>
    -- Blog:        <http://www.cnblogs.com/gaizai/>
    -- =============================================
    DECLARE @sql_str NVARCHAR(MAX)
    DECLARE @sql_col NVARCHAR(MAX)
    DECLARE @sql_where NVARCHAR(MAX)
    DECLARE @tableName SYSNAME --行转列表
    DECLARE @groupColumn SYSNAME --分组字段
    DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段
    DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段
    SET @tableName = 'TestRows2Columns'
    SET @groupColumn = 'UserName'
    SET @row2column = 'Subject'
    SET @row2columnValue = 'Source'
    SET @sql_where = 'WHERE UserName = ''王五'''
    
    --从行数据中获取可能存在的列
    SET @sql_str = N'
    SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+']) 
        FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'
    --PRINT @sql_str
    EXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT
    --PRINT @sql_col
    
    SET @sql_str = N'
    SELECT * FROM (
        SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT 
        (SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+ @sql_col +') ) AS pvt 
    ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'
    --PRINT (@sql_str)
    EXEC (@sql_str)

    复制代码

    wps_clip_image-10798

    (图6)

    四.参考文献(References)

    使用 PIVOT 和 UNPIVOT

     

    转自:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3753296.html

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  • pandas修改DataFrame//字段

    千次阅读 2021-07-22 17:20:30
    pandas修改dataframe//字段值 增加/修改一 有如下几种方法增加一: 增加具有相同值的一 import pandas as pd dict= {'English':[85,73,98], 'Math':[60,80,58], 'Science':[90,60,74], 'French': ...

    增加/修改一列


    有如下几种方法增加一列:

    • 增加具有相同值的一列
    import pandas as pd    
        
    dict= {'English':[85,73,98], 'Math':[60,80,58], 'Science':[90,60,74], 'French': [95,87,92] }    
        
    df=pd.DataFrame(dict,index=['2018','2019','2020'])    
    print(df)    
    print('\n')    
        
    print('Adding new column:')    
    print('\n')    
    df['Economics']=99    
    print(df)    
    

    结果如下:

    在这里插入图片描述

    • 增加定制值的一列,此方法也可以修改原有值
    df['Economics']=99  
    
    df['Economics']=[99,85,56]
    print(df)    
    
    df.at[:,'Economics']=[78,85,74] 
    print(df)    
    
    df.loc[:,'Economics']=[94,87,86]
    print(df)    
    
    df2=df.assign(Economics=[92,81,66])    
    print(df)    
    

    输出如下:

    在这里插入图片描述

    增加/修改一行


    语法基本同列,直接上代码:

    # 增加具有相同值的一行
    df.at[2021,:]=100    
    print(df)    
    
    # 定制值,该方法也可修改该行原有值
    df.loc['2022',:]=[89,21,87,59,22]    
    print(df) 
    

    输出如下:

    在这里插入图片描述

    删除列


    代码:

    # 只有删除一列
    del df['Economics']  
    
    # 可删除多列,有多个参数,其中,axis=1表示列,0表示行,inplace表示是否本地修改,默认False,返回修改后的df,原df不变,True则表示修改原来的df
    df.drop(['English','Science'],axis=1,inplace=True)
    

    结果如下:

    在这里插入图片描述

    删除行


    使用drop即可:

    import pandas as pd    
        
    dict= {'English':[85,73,98], 'Math':[60,80,58], 'Science':[90,60,74], 'French': [95,87,92] }    
        
    df=pd.DataFrame(dict,index=['2018','2019','2020'])    
    df.at[2021,:]=100    
    df.at[2022,:]=[99,98,97,96]    
    print(df)    
    print('\n')    
        
    print('Deleting a row:')    
    print('\n')    
    df.drop(['2019'],axis=0,inplace=True)    
    print(df)    
    print('\n')    
        
    print('Deleting multiple rows:')    
    print('\n')    
    df.drop(df.index[[0,2]],axis=0,inplace=True)    
    print(df)     
    

    结果如下:

    在这里插入图片描述

    修改指定值


    可以基于指定的列名和行名修改,也可以根据指定的行号和列号修改。

    示例如下:

    import pandas as pd    
        
    dict= {'English':[85,73,98], 'Math':[60,80,58], 'Science':[90,60,74], 'French': [95,87,92] }     
    df=pd.DataFrame(dict,index=['2018','2019','2020'])   
    print(df)    
    
    # 基于指定的列名和行名修改
    using_name=df.Math['2019']=99    
    print(df)    
    
    # 根据指定的行号和列号修改
    using_index=df.iloc[2,2]=99    
    print(df)    
    

    结果如下:

    在这里插入图片描述

    小结

    DataFrame提供了丰富的方法来操作数据,可以方便地对行列进行增删改操作。

    参考资料:https://www.c-sharpcorner.com/article/add-assign-and-modify-values-in-dataframe/

    展开全文
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