84669 personnes étudient
152542 personnes étudient
20005 personnes étudient
5487 personnes étudient
7821 personnes étudient
359900 personnes étudient
3350 personnes étudient
180660 personnes étudient
48569 personnes étudient
18603 personnes étudient
40936 personnes étudient
1549 personnes étudient
1183 personnes étudient
32909 personnes étudient
表结构如下:
date,a,b,c0101,1,2,30202,4,5,6
要转换成:
date,col1,col20101,a,10202,a,40101,b,20202,b,50101,c,30202,c,6
想了很久,不知道该如何去写。使用Python的pandas和sql都可以,十分感谢!
À propos de la conversion d'une table dans le site Web chinois SQL-PHP Q&A-À propos de la conversion d'une table dans le site Web chinois SQL-PHP Q&A
Jetez un œil autour de vous et apprenez.
可以用pandas的melt方法
a = pd.DataFrame([[0101,1,2,3],[0202,4,5,6]],columns=['date','a','b','c']) date a b c0 65 1 2 31 130 4 5 6pd.melt(a,id_vars=['date'],var_name='col1',value_name='col2')
date col1 col20 65 a 11 130 a 42 65 b 23 130 b 54 65 c 35 130 c 6
À propos de la conversion d'une table dans le site Web chinois SQL-PHP Q&A-À propos de la conversion d'une table dans le site Web chinois SQL-PHP Q&A
Jetez un œil autour de vous et apprenez.
可以用pandas的melt方法
a = pd.DataFrame([[0101,1,2,3],[0202,4,5,6]],columns=['date','a','b','c'])
date a b c0 65 1 2 31 130 4 5 6
pd.melt(a,id_vars=['date'],var_name='col1',value_name='col2')
date col1 col20 65 a 11 130 a 42 65 b 23 130 b 54 65 c 35 130 c 6