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sql - SQL如何将垂直数据转化为水平数据?

我有一个表“Item”,其中包含许多相关项目,如下所示:IDRel_IDNameRelRank--------------------11foo121bar231zam342foo21我正在尝试获取一个查询,以便具有相同Rel_ID的项目会出现在同一行中,如下所示:Rel_IDName1Name2Name3---------------------1foobarzam2foo2我已经尝试多次选择表格:SELECTk.Rel_ID,k.name'Name1',k2.name'Name2'FROMitemk,itemk2WHEREk.Rel_ID=k2.Rel_ID但这失败了。肯定有一个转

mysql - 如何旋转 MySQL 实体-属性-值模式

我需要设计一个表格来存储文件的所有元数据(即文件名、作者、标题、创建日期)和自定义元数据(已由用户添加到文件中,例如CustUseBy、CustSendBy)。无法预先设置自定义元数据字段的数量。实际上,确定在文件中添加了哪些自定义标签以及添加了多少自定义标签的唯一方法是检查表中存在的内容。为了存储它,我创建了一个基表(包含文件的所有常见元数据)、一个Attributes表(保存可以在文件上设置的附加、可选属性)和一个FileAttributes表(为文件的属性分配值)。CREATTABLEFileBase(idVARCHAR(32)PRIMARYKEY,nameVARCHAR(255

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mysql - MySQL 中 GROUP_CONCAT 的对立面是什么?

我似乎经常遇到这个问题,我的数据格式如下:+----+----------------------+|id|colors|+----+----------------------+|1|Red,Green,Blue||2|Orangered,Periwinkle|+----+----------------------+但我希望它的格式如下:+----+------------+|id|colors|+----+------------+|1|Red||1|Green||1|Blue||2|Orangered||2|Periwinkle|+----+------------+有什么好办

mysql - MySQL 中 GROUP_CONCAT 的对立面是什么?

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Mysql查询动态将行转换为列

MySQL能否将列转换为行,动态添加行所需的列。我认为我的问题可能与数据透视表有关,但我不确定,除了给出以下示例之外,我不知道如何构建这个问题。给定两个表A和B,它们看起来像表A+--+-----+----+|id|order|data|+--+-----+----+|1|1|P|+--+-----+----+|2|2|Q|+--+-----+----+|2|1|R|+--+-----+----+|1|2|S|+--+-----+----+我喜欢编写如下所示的查询:结果表+--+-----+-----+|id|data1|data2|+--+-----+-----+|1|P|S|+--

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MySQL能否将列转换为行,动态添加行所需的列。我认为我的问题可能与数据透视表有关,但我不确定,除了给出以下示例之外,我不知道如何构建这个问题。给定两个表A和B,它们看起来像表A+--+-----+----+|id|order|data|+--+-----+----+|1|1|P|+--+-----+----+|2|2|Q|+--+-----+----+|2|1|R|+--+-----+----+|1|2|S|+--+-----+----+我喜欢编写如下所示的查询:结果表+--+-----+-----+|id|data1|data2|+--+-----+-----+|1|P|S|+--

python - 类型错误 : pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'

我正在尝试使用pandasDataFrame的pivot_table方法;mean_ratings=data.pivot_table('rating',rows='title',cols='gender',aggfunc='mean')但是,我收到以下错误:---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1mean_ratings=data.pivot_table('rating',rows=

python - 类型错误 : pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'

我正在尝试使用pandasDataFrame的pivot_table方法;mean_ratings=data.pivot_table('rating',rows='title',cols='gender',aggfunc='mean')但是,我收到以下错误:---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1mean_ratings=data.pivot_table('rating',rows=

python - Pyspark Dataframe 上的 Pivot String 列

我有一个像这样的简单数据框:rdd=sc.parallelize([(0,"A",223,"201603","PORT"),(0,"A",22,"201602","PORT"),(0,"A",422,"201601","DOCK"),(1,"B",3213,"201602","DOCK"),(1,"B",3213,"201601","PORT"),(2,"C",2321,"201601","DOCK")])df_data=sqlContext.createDataFrame(rdd,["id","type","cost","date","ship"])df_data.show()+--