Hive資料處理之一行變多行
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直接舉例子： hive> select dp_android_dlu, video_android_dlu from video_mertics where p_date=2014120
Hive中“一行變多行”、“多行合成一行”的實現例項
Ø 一行變多行過程： // 一行拆分多行的操作：主要是拆分subcat不為空的記錄，sql語句如下： insert into table today_cust_behavior_single select msisdn ,flow_start,flow_end,kk as subcat from toda
Hive資料處理之報表累計
資料： +----------+---------+--------+ | username | month | salary | +----------+---------+--------+ | A | 2015-01 | 5 | | A
sql 將‘1,2,3,4’轉成相應的表，欄位分隔表值函式，一行變多行，
再設計表的時候我們經常遇到這樣的情況，欄位的值為1,2,3,4 等字元隔開的情況，存的是數字，但是顯示的時候是對應的類別，直接上圖，清楚明瞭， 如何想得到 分兩步完成，步驟如下： 第一步先創造 一個表值函式，將1,2，3,4 轉化為 函式是從網上找來的，程式碼如下：
Hive裡實現行資料的拆分、一行轉多行、行轉列、explode使用
在做資料轉換、清洗的過程中，經常會對行進行拆分、一行資料拆分為多行資料，下面是簡單的例子: 如圖表裡有如下資料：最終要得到結果如下：先用split進行分割得到一個數組，在用explode拆分陣列。LATERAL VIEW explode(split(b,',')
hive函式--行轉列union all &一行拆多行lateral view explode&多行轉一行group_concat()
工作幾年，越來越發現行列轉換非常重要，為了和上篇文章（hive函式--排序row_number,rank over）保持一致，這次繼續用學生成績的例子吧。1.行轉列 union all：表result：student_id,class,score學生的語數外物化都在一張表裡，
20170501xlVBA銷售訂單整理一行轉多行
tex text ring 銷售訂單 def fun sed 小包 goto Sub NextSeven_CodeFrame() Application.ScreenUpdating = False Application.DisplayAlerts =
一行或者多行垂直居中問題
true nbsp logs span 絕對定位 pan 兼容ie 兼容 pla 在實際開發中，我們會遇到很多需要多行垂直居中的問題，今天空閑做個總結。 1.首先一行問題我就不用說了，給一個line-height一般都能夠解決垂直居中的問題。 但是如果是下面這中格式那該
利用jquery.ajax在jsp頁面動態生成table，可以增加修改，並支持一行和多行刪除
分享 ica 圖片 PE sibling 多行 點擊 table 技術 聲明：此為本人原創，只想實現功能，界面樣式方面沒多考慮，很粗糙能看懂就行……2018-5-14 動態生成table，我利用jsp內嵌java代碼從後臺獲取對象集合，輸出的時候有2中方法 1.直接利用
hive udtf 輸入一列返回多行多列
create json clu spark beeline tin tca org.json 1.0 之前說到了hive udf，見https://blog.csdn.net/liu82327114/article/details/80670415 UDTF(User-De
scala之stripMargin和多行字串的使用
(1)Scala中建立多行字串使用Scala的Multiline String。 在Scala中，利用三個雙引號包圍多行字串就可以實現。 程式碼例項如： val foo = """a bc d""" 執行結果為： a bc &n
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一、np.vstack() 對array的合併，我們可以想到按行、按列等多種方式進行合併。 vertical stack本身屬於一種上下合併，即對括號中的兩個整體進行對應操作。 >>> import numpy as np >>> A=np.a
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首先先建立一個6X4的矩陣 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> dates=pd.date_range('20181121',periods=6) >>
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一、Numpy 和 Pandas 有什麼不同 如果用 python 的列表和字典來作比較, 那麼可以說 Numpy 是列表形式的，沒有數值標籤，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基於Numpy構建的，讓Numpy為中心的應用變得更加簡單。 要使用pandas，首先需要
Python資料處理之（九）Numpy copy & deep copy
一、= 的賦值方式會有關聯性 首先匯入numpy並建立變數a,b,c,d >>> import numpy as np >>> a=np.arange(4) >>> print(a) [0 1 2 3] >>>
Python資料處理之（八）Numpy array分割
一、建立資料 匯入模組並建立3行4列的Array >>> import numpy as np >>> A=np.arange(12).reshape((3,4)) >>> print(A) [[ 0 1 2 3] [