新建一个 dataFrame : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val spark: SQLContext = new SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.functions.explode import org.apache.spark.sql.func

原帖:http://www.cnblogs.com/nayitian/p/3231734.html wmsys.wm_concat Definition: The Oracle PL/SQL WM_CONCAT function is used to aggregate data from a number of rows into a single row, giving a list of data associated with a specific COMMENT_BODY. In ef

前言: mysql行列变化,最难的就是将多个列变成多行,使用的比较多的是统计学中行变列,列变行,没有找到现成的函数或者语句,所以自己写了存储过程,使用动态sql来实现,应用业务场景,用户每个月都有使用记录数录入一张表,一个月一个字段,所以表的字段是动态增长的,现在需要实时统计当前用户使用的总数量,如果你知道有多少个字段,那么可以用select c1+c2+c3+…. From tbname where tid=’111’;来实现,但是关键是这个都是动态的,所以在应用程序端来实现确实不适宜,可以放

数据库结构如图: 而我想让同一个人的不同成绩变成此人在这一行不同列上显示出来,此时分为2中展现: 第一种展现如图----[多行变一列](合并后的数据在同一列上): sql如下: select name ,group_concat(sore Separator ';') as score from stu group by name 第二种展现如图----[多行变多列](合并后的数据在不同列上): sql如下: SELECT name , MAX(CASE type WHEN '数学' THEN

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B']], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取形状信息 shape = df.shape 2.1 获取行数 rows = shape[0] 或 rows = len(df.index) 2.2 获取列数 cols = df.shape[1] 或 cols = l

CREATE PROCEDURE [dbo].[PROC_GetPriviousAndNextDetailContent]@Index varchar(20),--表主键@Table varchar(100),--从哪个表获取数据@Columns varchar(100),--需要获取哪些字段@OrderStr varchar(100),--排序字段及方式@Where1    varchar(100),--row_number中的初步过滤条件@Where2 varchar(100)--当前要查询

SELECT p.City , [临时] , [会员] , VIPFROM ( SELECT c.CustomerID , c.City , CASE WHEN COUNT(o.OrderID) <= 0 THEN N'临时' WHEN COUNT(o.OrderID) <= 20 THEN N'会员' WHEN COUNT(o.OrderID) > 20 THEN N'VIP' END counts FROM Customers c LEFT JOIN dbo.Orders o ON

由数据 ThreeLevelSortID KeyWordID KeyWordName key1 key2 key3 key4 得到数据大 ThreeLevelSortID KeyWordName key1,key2 key3,key4 declare @tblTmp table (id int,ThreeLevelSortID int,KeyWordName nvarchar(max)) declare @tblTmpCount int insert @tblTmp(id,ThreeLevelS

select * from market//查看原来所有数据 //第一种方式 select max(case area when '南京' then num else 0 end) 南京, max(case area when '上海' then num else 0 end) 上海, max(case area when '无锡' then num else 0 end) 无锡 from market //第二种 SELECT * FROM ( SELECT * FROM market ) p

首先看看效果是不是想要的 变成 ok,我的效果达到了.那就记录下代码吧. create table temp1(count_ int,memo nvarchar(40))go insert into temp1values (1,'AM')insert into temp1values (2,'SS') goselect *from temp1 DECLARE @col VARCHAR(MAX)select @col=ISNULL(@col+'],[','')+QUOTENAME(LTRIM(m

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,静态列字段: 方法二:使用拼接SQL,动态列字段: 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段: 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段: 扩展阅读一:参数化表名.分组列.行转列字段.字段值: 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤: 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的

一.创建存储过程 if Exists(select name from sysobjects where NAME = 'sp1LoginUser' and type='P')drop procedure sp1LoginUserGOCREATE PROCEDURE [dbo].[sp1LoginUser]-- Add the parameters for the stored procedure here@username NVARCHAR(50)ASBEGINDECLARE @identit

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,静态列字段; 方法二:使用拼接SQL,动态列字段; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段; 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

创建表: IF OBJECT_ID('T040_PRODUCT_SALES') IS NOT NULL DROP TABLE T040_PRODUCT_SALES create table T040_PRODUCT_SALES ( ID INT IDENTITY(1,1), ProductName VARCHAR(20), SaleMonth INT, SalesCount INT ) 插入数据并排序: INSERT INTO T040_PRODUCT_SALES VALUES ('Bicycl

多行变一列的方法有很多,觉得这个第一眼看懂了当时就用的这个办法. 情况是这样的.以下数据前几列是一样的,需要把VAT_VALUE_CHAR 的值放在同一行上. SELECT * FROM ps_vat_defaults defaults WHERE defaults.vat_driver = 'VAT_ENT_RGSTRN' AND defaults.vat_driver_key1 = 'AMB19' AND defaults.vat_driver_key2 = 'DEU' AND vat_de

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i

1. df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1

print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFram

用 df.va lue s 读取数据的前提是必须知道学生及科目的位置,非常麻烦 . 而 df.loc 可直接通过行.列标题读取数据,使用起来更为方便 . 使用 df.loc 的语法为: 行标题或列标题若是包含多个项目,则用小括号将项目括起来,项目之间以逗 号分隔,如“( ” 数学 ” , ” 自然 ”) ”:若要包含所有项目,则用冒号“．”表示. 例如读取学生陈聪明的所有成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93

示例: --行列互转 /****************************************************************************************************************************************************** 以学生成绩为例子,比较形象易懂 整理人:中国风(Roy) 日期:2008.06.06 ********************************************