как вывести записи объединенные по каким то признакам

Работа с базой данных средствами СУБД

Работа с базой данных средствами СУБД
1. Какой объект базы данных можно использовать для ввода данных?
2. Как упорядочить записи в базе данных?
3. Какие объекты базы данных можно использовать для вывода данных на печать?
4. Как вывести записи, объединенные по каким-то признакам?
5. Какие действия входят в редактирование базы данных?
6. Как посмотреть справочную информацию в СУБД (например, MS Access)?
7. Как построить запрос?
8. Как подготовить маску ввода?
9. Что служит основой отчета?
10. Что такое расширенный фильтр?
11. Перечислите известные вам возможности по формированию условий отбора.
12. Перечислите логические функции, используемые при формировании условий отбора.
13. Приведите примеры условий отбора.
Работа с кнопочной формой
1. Назовите цель создания кнопочной формы в базе данных?
2. Как называется «мастер» используемый для создания кнопочной формы?
3. Как создать кнопочную форму?
4. Как изменить элементы кнопочной формы?
5. Какие возможности появляются после создания кнопочной формы?

Ведение базы данных
1. В чем заключается процесс ведения БД?

Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.

Работа с базой данных через InfoPath
Здравствуйте! В InfoPath 2003-2007 разработана Гинезисом Знаний программа «Дневник врача», уже.

Работа с удалённой базой данных со своего приложения
Здравствуйте. Есть приложение с локальной базой Firebird, и есть необходимость пользователю.

Обеспечить уникальность записей средствами СУБД
Есть таблица MySQL из двух столбцов(оба являются внешними ключами). Как сделать так, чтобы не было.

Реализация базы данных средствами «Словарь морфем английского языка» СУБД Microsoft Access
Отредактируйте структуру базы данных: в базу данных добавьте следующую информацию: иностранный.

Работа с базой данных
Добрый день! Помогите пожалуйста с формированием БД! Есть исходник, который необходимо доделать по.

Совместная работа над базой данных
Привет, форумчане! Вдвоем делаем базу данных, находясь в 100км друг от друга. Один в качестве.

Запрос на обновление средствами СУБД access
Здравствуйте, у меня запрос на обновление изменяет 0 записей, хотя связи есть и синтаксис.

Источник

Как найти повторяющиеся значения в таблице Excel

Работая с большими наборами данных в Excel или объединяя несколько небольших электронных таблиц в более крупные, вы можете столкнуться с большим числом одинаковых строк.

И сегодня я хотел бы поделиться несколькими быстрыми и эффективными методами выявления дубликатов в одном списке. Эти решения работают во всех версиях Excel 2016, Excel 2013, 2010 и ниже. Вот о чём мы поговорим:

Самой простой в использовании и вместе с тем эффективной в данном случае будет функция СЧЁТЕСЛИ (COUNTIF). С помощью одной только неё можно определить не только неуникальные позиции, но и их первые появления в столбце. Рассмотрим разницу на примерах.

Поиск повторяющихся значений включая первые вхождения.

Просто введите это выражение в любую ячейку и протяните вниз вдоль всей колонки, которую нужно проверить на дубликаты.

Как вы могли заметить на скриншоте выше, формула возвращает ИСТИНА, если имеются совпадения. А для встречающихся только 1 раз значений она показывает ЛОЖЬ.

Если же вам нужно, чтобы формула указывала только на дубли, замените «Уникальное» на пустоту («»):

В этом случае Эксель отметит только неуникальные записи, оставляя пустую ячейку напротив уникальных.

Поиск неуникальных значений без учета первых вхождений

Вы наверняка обратили внимание, что в примерах выше дубликатами обозначаются абсолютно все найденные совпадения. Но зачастую задача заключается в поиске только повторов, оставляя первые вхождения нетронутыми. То есть, когда что-то встречается в первый раз, оно однозначно еще не может быть дубликатом.

Если вам нужно указать только совпадения, давайте немного изменим:

На скриншоте ниже вы видите эту формулу в деле.

Нетрудно заметить, что она не обозначает первое появление слова, а начинает отсчет со второго.

Чувствительный к регистру поиск дубликатов

Как вы могли уже догадаться, выражения, использованные нами ранее, с такой задачей не справятся. Здесь нужно выполнить более тонкий поиск, с чем нам поможет следующая функция массива:

<=ЕСЛИ(СУММ((--СОВПАД($A$2:$A$17;A2)))

Смородина и арбуз, которые встречаются дважды, не отмечены в нашем поиске, так как регистр первых букв у них отличается.

Как извлечь дубликаты из диапазона.

Формулы, которые мы описывали выше, позволяют находить дубликаты в определенном столбце. Но часто речь идет о нескольких столбцах, то есть о диапазоне данных.

Рассмотрим это на примере числовой матрицы. К сожалению, с символьными значениями этот метод не работает.

При помощи формулы массива

Затем протащите маркер заполнения вниз на сколько это необходимо.

Чтобы убрать сообщения об ошибке, когда дублирующиеся значения закончатся, можно использовать функцию ЕСЛИОШИБКА:

=ЕСЛИОШИБКА(ИНДЕКС(НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(СЧЁТЕСЛИ($A$2:$E$11;$A$2:$E$11)>1;$A$2:$E$11); СТРОКА($1:$100));НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИОШИБКА(ЕСЛИ(ПОИСКПОЗ( НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(СЧЁТЕСЛИ($A$2:$E$11;$A$2:$E$11)>1;$A$2:$E$11); СТРОКА($1:$100));НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(СЧЁТЕСЛИ($A$2:$E$11;$A$2:$E$11)>1;$A$2:$E$11); СТРОКА($1:$100));0)=СТРОКА($1:$100);СТРОКА($1:$100));»»);СТРОКА()-1));»»)

Также обратите внимание, что приведенное выше выражение рассчитано на то, что оно будет записано во второй строке. Соответственно выше него будет одна пустая строка.

Поэтому если вам нужно разместить его, к примеру, в ячейке K4, то выражение СТРОКА()-1 в конце замените на СТРОКА()-3.

Обнаружение повторяющихся строк

Мы рассмотрели, как обнаружить одинаковые данные в отдельных ячейках. А если нужно искать дубликаты-строки?

Есть один метод, которым можно воспользоваться, если вам нужно просто выделить одинаковые строки, но не удалять их.

Итак, имеются данные о товарах и заказчиках.

Создадим справа от наших данных формулу, объединяющую содержание всех расположенных слева от нее ячеек.

Предположим, что данные хранятся в столбцах А:C. Запишем в ячейку D2:

Добавим следующую формулу в ячейку E2. Она отобразит, сколько раз встречается значение, полученное нами в столбце D:

Скопируем вниз для всех строк данных.

В столбце E отображается количество появлений этой строки в столбце D. Неповторяющимся строкам будет соответствовать значение 1. Повторам строкам соответствует значение больше 1, указывающее на то, сколько раз такая строка была найдена.

Если вас не интересует определенный столбец, просто не включайте его в выражение, находящееся в D. Например, если вам хочется обнаружить совпадающие строки, не учитывая при этом значение Заказчик, уберите из объединяющей формулы упоминание о ячейке С2.

Обнаруживаем одинаковые ячейки при помощи встроенных фильтров Excel.

Теперь рассмотрим, как можно обойтись без формул при поиске дубликатов в таблице. Быть может, кому-то этот метод покажется более удобным, нежели написание выражений Excel.

Организовав свои данные в виде таблицы, вы можете применять к ним различные фильтры. Фильтр в таблице вы можете установить по одному либо по нескольким столбцам. Давайте рассмотрим на примере.

В первую очередь советую отформатировать наши данные как «умную» таблицу. Напомню: Меню Главная – Форматировать как таблицу.

После этого в строке заголовка появляются значки фильтра. Если нажать один из них, откроется выпадающее меню фильтра, которое содержит всю информацию по данному столбцу. Выберите любой элемент из этого списка, и Excel отобразит данные в соответствии с этим выбором.

Вы можете убрать галочку с пункта «Выделить все», а затем отметить один или несколько нужных элементов. Excel покажет только те строки, которые содержат выбранные значения. Так можно обнаружить дубликаты, если они есть. И все готово для их быстрого удаления.

Но при этом вы видите дубли только по отфильтрованному. Если данных много, то искать таким способом последовательного перебора будет несколько утомительно. Ведь слишком много раз нужно будет устанавливать и менять фильтр.

Используем условное форматирование.

Выделение цветом по условию – весьма важный инструмент Excel, о котором достаточно подробно мы рассказывали.

Сейчас я покажу, как можно в Экселе найти дубли ячеек, просто их выделив цветом.

Как показано на рисунке ниже, выбираем Правила выделения ячеек – Повторяющиеся. Неуникальные данные будут подсвечены цветом.

Но здесь мы не можем исключить первые появления – подсвечивается всё.

Но эту проблему можно решить, использовав формулу условного форматирования.

Результат работы формулы выденения повторяющихся значений вы видите выше. Они выделены зелёным цветом.

Чтобы освежить память, можете руководствоваться нашим материалом «Как изменить цвет ячейки в зависимости от значения».

Поиск совпадений при помощи команды «Найти».

Еще один простой, но не слишком технологичный способ – использование встроенного поиска.

Зайдите на вкладку Главная и кликните «Найти и выделить». Откроется диалоговое окно, в котором можно ввести что угодно для поиска в таблице. Чтобы избежать опечаток, можете скопировать искомое прямо из списка данных.

Затем нажимаем «Найти все», и видим все найденные дубликаты и места их расположения, как на рисунке чуть ниже.

В случае, когда объём информации очень велик и требуется ускорить работу поиска, предварительно выделите столбец или диапазон, в котором нужно искать, и только после этого начинайте работу. Если этого не сделать, Excel будет искать по всем имеющимся данным, что, конечно, медленнее.

Этот метод еще более трудоемкий, нежели использование фильтра. Поэтому применяют его выборочно, только для отдельных значений.

Как применить сводную таблицу для поиска дубликатов.

Многие считают сводные таблицы слишком сложным инструментом, чтобы постоянно им пользоваться. На самом деле, не все так запутано, как кажется. Для новичков рекомендую к ознакомлению наше руководство по созданию и работе со сводными таблицами.

Для более опытных – сразу переходим к сути вопроса.

Создаем новый макет сводной таблицы. А затем в качестве строк и значений используем одно и то же поле. В нашем случае – «Товар». Поскольку название товара – это текст, то для подсчета таких значений Excel по умолчанию использует функцию СЧЕТ, то есть подсчитывает количество. А нам это и нужно. Если будет больше 1, значит, имеются дубликаты.

Вы наблюдаете на скриншоте выше, что несколько товаров дублируются. И что нам это дает? А далее мы просто можем щелкнуть мышкой на любой из цифр, и на новом листе Excel покажет нам, как получилась эта цифра.

К примеру, откуда взялись 3 дубликата Sprite? Щелкаем на цифре 3, и видим такую картину:

Думаю, этот метод вполне можно использовать. Что приятно – никаких формул не требуется.

Теперь, когда вы знаете, как использовать формулы для поиска повторяющихся значений в Excel, позвольте мне продемонстрировать вам еще один быстрый, эффективный и без всяких формул способ: инструмент Duplicate Remover для Excel.

Этот универсальный инструмент может искать повторяющиеся или уникальные значения в одном столбце или же сравнивать два столбца. Он может находить, выбирать и выделять повторяющиеся записи или целые повторяющиеся строки, удалять найденные дубли, копировать или перемещать их на другой лист. Я думаю, что пример практического использования может заменить очень много слов, так что давайте перейдем к нему.

Как найти повторяющиеся строки в Excel за 2 быстрых шага

Сначала посмотрим в работе наиболее простой инструмент — быстрый поиск дубликатов Quick Dedupe. Используем уже знакомую нам таблицу, в которой мы выше искали дубликаты при помощи формул:

Как видите, в таблице несколько столбцов. Чтобы найти повторяющиеся записи в этих трех столбцах, просто выполните следующие действия:

Помимо выделения цветом, вам доступен ряд других опций:

Нажмите кнопку ОК и подождите несколько секунд. Готово! И никаких формул 😊.

Как вы можете видеть на скриншоте ниже, все строки с одинаковыми значениями в первых 3 столбцах были обнаружены (первые вхождения не идентифицируются как дубликаты).

Если вам нужны дополнительные возможности для работы с дубликатами и уникальными значениями, используйте мастер удаления дубликатов Duplicate Remover, который может найти дубликаты с первыми вхождениями или без них, а также уникальные значения. Подробные инструкции приведены ниже.

В этом примере выберем второй вариант, т.е. Дубликаты + 1-е вхождения:

Поскольку цель этого примера – продемонстрировать различные способы определения дубликатов в Excel, давайте отметим параметр «Выделить цветом» (Highlight with color) и нажмите Готово.
Мастеру Duplicate Remover требуется всего лишь несколько секунд, чтобы проверить вашу таблицу и показать результат:

Как видите, результат аналогичен предыдущему. Но здесь мы выделили дубликаты, включая и первое появление повторяющихся записей.

Итак, мы с вам научились различными способами обнаруживать повторяющиеся записи в таблице Excel. В следующих статьях разберем, что мы с этим можем полезного сделать.

Если вы хотите попробовать эти инструменты для поиска дубликатов в таблицах Excel, вы можете загрузить полнофункциональную ознакомительную версию программы. Будем очень признательны за ваши отзывы в комментариях!

Источник

Как вывести записи объединенные по каким то признакам

Группировка базы данных это стандартный способ увидеть ваши данные в структурированном виде. Вы выбираете колонку для группировки и порядок группировки. Результаты можно сохранить и встроить в свой сайт

Командой разработчиков QuintaDB создана новая функциональность для работы с базами данных, а именно группировка записей в базе данных.

Группировка применяется для объединения записей по одинаковому признаку (полю). Например используем базу договоров с клиентами, в которой указаны предприятия, баланс и дата начала и окнончания договора.

Каждый договор уникален, но необходимо их группировать по типу оплаты.

Инструкция по работе с группировкой:

Сгруппированные данные можно сортировать по возрастанию и по убыванию:

После группировки можно выполнить поиск по записям.

А результат сохранить в отчёт.

Пожалуйста, войдите в QuintaDB чтобы иметь возможность оставлять комментарии

Источник

Моя шпаргалка по pandas

Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.

1. Подготовка к работе

Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).

Теперь выполните следующие команды.

После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.

2. Импорт данных

▍Загрузка CSV-данных

Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.

▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную

Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.

Данные, введённые вручную

▍Копирование датафрейма

Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.

3. Экспорт данных

▍Экспорт в формат CSV

При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.

4. Просмотр и исследование данных

▍Получение n записей из начала или конца датафрейма

Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.

Данные из начала датафрейма

Данные из конца датафрейма

▍Подсчёт количества строк в датафрейме

▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце

Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение сведений о датафрейме

В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.

Сведения о датафрейме

▍Вывод статистических сведений о датафрейме

Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:

Статистические сведения о датафрейме

▍Подсчёт количества значений

Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:

Подсчёт количества элементов в столбце

5. Извлечение информации из датафреймов

▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца

Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:

Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()

Результаты работы команды anime[‘genre’]

▍Получение списка значений из индекса

Результаты выполнения команды

▍Получение списка значений столбцов

Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:

Результаты выполнения команды

6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него

▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением

Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:

▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов

Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.

Результат выполнения команды

▍Удаление заданных столбцов

Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.

Результаты выполнения команды

▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк

Результат выполнения команды

Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.

7. Комбинирование датафреймов

▍Конкатенация двух датафреймов

Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.

В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:

Датафрейм, объединяющий df1 и df2

▍Слияние датафреймов

Результаты выполнения команды

8. Фильтрация

▍Получение строк с нужными индексными значениями

Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по числовым индексам

Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по заданным значениям столбцов

Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:

Результаты выполнения команды

Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение среза датафрейма

Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.

Результаты выполнения команды

▍Фильтрация по значению

Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.

Результаты выполнения команды

9. Сортировка

Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :

Результаты выполнения команды

10. Агрегирование

▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей

Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:

Результаты выполнения команды

▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами

▍Создание сводной таблицы

Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.

Результаты выполнения команды

11. Очистка данных

▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения

Таблица, содержащая значения NaN

Результаты замены значений NaN на 0

12. Другие полезные возможности

▍Отбор случайных образцов из набора данных

Результаты выполнения команды

▍Перебор строк датафрейма

Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded

Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:

Итоги

Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.

Источник