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2018-11-20 17:14:38
1.选需要转换行和列的整组数据
2.右键,点击复制
3.选择一个孔的单元格,按鼠标右键,点击选择性粘贴
4.然后弹出选择性粘贴对话框,将转置前面的复选款勾上
5.点击确定后,可以发现行和列就发生了转换
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DataFrame的set_index( )函数会将一个或多个列转换为行索引
In [44]: frame.set_index(['c','d']) Out[44]: a b c d one 0 0 7 1 1 6 2 2 5 two 0 3 4 1 4 3 2 5 2 3 6 1
默认情况下,转换的列会从DataFrame中移除,但也可以将其保留下来
In [47]: frame.set_index(['c','d'],drop=False) Out[47]: a b c d c d one 0 0 7 one 0 1 1 6 one 1 2 2 5 one 2 two 0 3 4 two 0 1 4 3 two 1 2 5 2 two 2 3 6 1 two 3
reset_index( )是set_index( )的逆运算
In [45]: frame.set_index(['c','d']).reset_index() Out[45]: c d a b 0 one 0 0 7 1 one 1 1 6 2 one 2 2 5 3 two 0 3 4 4 two 1 4 3 5 two 2 5 2 6 two 3 6 1
转载地址:
《利用Python进行数据分析》
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SQL将一列转换成一行,并将这一行形成新的列
2019-01-22 18:52:43查询出来要转换的数据 SELECT name FROM dbo.base_pay_type WHERE is_enabled = 1 数据如图: 2.将查询到的数据转换成行,以逗号隔开,以【】包裹 SELECT STUFF((SELECT '[' + name + '],' FROM(SELECT name...- 查询出来要转换的数据
SELECT name FROM dbo.base_pay_type WHERE is_enabled = 1
数据如图:
2.将查询到的数据转换成行,以逗号隔开,以【】包裹
SELECT STUFF((SELECT '[' + name + '],' FROM(SELECT name FROM dbo.base_pay_type WHERE is_enabled = 1) a FOR XML PATH('') ), 1,0, '') AS Name
数据如图:
3,去掉最后一个逗号
SELECT LEFT(a.Name,LEN(a.Name)-1) AS Name FROM (SELECT STUFF((SELECT '[' + name + '],' FROM(SELECT name FROM dbo.base_pay_type WHERE is_enabled = 1) a FOR XML PATH('') ), 1,0, '') AS Name ) AS a
数据如图:
4,这一行形成新的列,用PIVOT实现
SELECT * FROM ( select sellerid,pay_type_name,cast(sum(amount) as decimal(18,2)) as payamout from ( SELECT distinct oi.order_guid,ss.SellerId,bs.name AS pay_type_name,op.amount FROM dbo.shop_sellers AS ss LEFT JOIN dbo.order_item oi ON ss.SellerId=oi.tracking_id LEFT JOIN dbo.order_list ol ON ol.order_guid = oi.order_guid LEFT JOIN dbo.order_pay op ON ol.order_guid=op.order_guid LEFT JOIN dbo.base_pay_type bs ON op.pay_type_id=bs.pay_type_id INNER JOIN dbo.shops s ON s.ShopGuid=ol.owner WHERE bs.is_enabled=1 AND op.is_received=1 AND order_status='finished' and pay_status='paid' and s.ShopId IN(SELECT ShopId FROM dbo.shops WHERE 1=1 and shopid=15 or ParentShopId=15) AND ol.order_time between '2018-01-17' and '2018-08-17 23:59:59') a GROUP BY SellerId,pay_type_name) AS PA PIVOT(MAX( payamout ) FOR pay_type_name IN ([现金],[支付宝],[微信支付],[会员卡],[康品汇会员卡],[银联扫码支付]))PPA
数据如图:
5,C#后台代码,先将一列转换成一行,以逗号隔开,【】包裹
string SQL = "SELECT LEFT(a.Name,LEN(a.Name)-1) AS Name FROM (SELECT STUFF((SELECT '[' + name + '],' FROM(SELECT name FROM dbo.base_pay_type WHERE is_enabled = 1) a FOR XML PATH('') ), 1, 0, '') AS Name ) AS a"; DataTable dt = dbAccess.ExecuteTable(SQL); string filwes = dt.Rows[0]["name"].ToString(); 得到的结果如上面标题3,然后拼接SQL,将filwes作为参数输入下面SQL语句 SELECT * FROM ( select sellerid,pay_type_name,cast(sum(amount) as decimal(18,2)) as payamout from ( SELECT distinct oi.order_guid,ss.SellerId,bs.name AS pay_type_name,op.amount FROM dbo.shop_sellers AS ss LEFT JOIN dbo.order_item oi ON ss.SellerId=oi.tracking_id LEFT JOIN dbo.order_list ol ON ol.order_guid = oi.order_guid LEFT JOIN dbo.order_pay op ON ol.order_guid=op.order_guid LEFT JOIN dbo.base_pay_type bs ON op.pay_type_id=bs.pay_type_id INNER JOIN dbo.shops s ON s.ShopGuid=ol.owner WHERE bs.is_enabled=1 AND op.is_received=1 AND order_status='finished' and pay_status='paid' and s.ShopId IN(SELECT ShopId FROM dbo.shops WHERE 1=1 {1}) {2}) a GROUP BY SellerId,pay_type_name) AS PA PIVOT(MAX( payamout ) FOR pay_type_name IN (‘“+filwes+”’))PPA
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