pivot

精心收藏：股票、外汇、黄金的阻力支撑点的计算方法“阻力支撑点”的计算方法(轴心点)Pivot Points分析方法　　阻力支撑点的计算方法的方法很多，比如均线阻力支撑点，趋势线的阻力支撑点，但市场中有一种以上一日K线的最高价、最低价、收盘价为基础，通过计算得出的阻力支撑点的公式为市场广泛使用，这就是Pivot Points(轴心点)分析方法。轴心点(Pivot Point)往往被用作预测价格的一种技术参数，虽然一本完全的交易书包括许多数学方程与技术指标, 但轴心点(Pivot Point)仍然是一种重要的常用金融市场分析方法。　　首先要计算出轴心点，轴心点即以上一日K线的最高价、最低价、收盘价相加除以3得出来的点位，轴心点就是K线多空力量的平衡点。计算出轴心点后，再根据轴心点计算出第一阻力点和第一支撑点，以及第二阻力点和第二支撑点，第三阻力点和第三支撑点等等以指导当天的实战操作。0、轴心点 = (最高价 + 最低价+ 收盘价) / 3 1、轴心阻力点 = 轴心点 + 5　 轴心支撑点 = 轴心点 - 52、第1阻力点 = 轴心点 x 2 - 最低价 第1支撑点 = 轴心点 x 2 - 最高价3、第2阻力点 = 轴心点 + (最高价 - 最低价) 第2支撑点 = 轴心点 - (最高价 - 最低价)4、第3阻力点 = 最高价 + 2 x (轴心点 - 最低价) 第3支撑点 = 最低价 - 2 x (最高价 - 轴心点)　　轴心点是当天的关键点位，是多空趋势的分界点，在上涨波段初期，轴心支撑点就是K线回调的理论低点，当K线回调至轴心支撑点开始回升，就可以逢低布局多单，只要K线在轴心支撑点以上就以逢做多为主。如果60分钟MACD已经形成金叉，15分钟均线形成多头排列，轴心支撑点下面有正处于上升的均线支撑，就可以逢低做多，做回调的空单要果断平仓。在下跌波段初期，轴心阻力点就是K线反弹的理论高点，当K线反弹至轴心阻力点开始回落，就可以逢高布局空单，只要K线在轴心阻力点以下就以逢高做空为主。如果60分钟MACD已经形成死叉，15分钟均线形成空头排列，轴心阻力点上面有正处于下降的均线压制，就可以逢高做空，做反弹的多单要果断平仓。　　在上涨波段末期，当K线回调跌破轴心支撑点，60分钟MACD已经形成死叉，15分钟均线形成空头排列，首先就要看到下面的第一支撑点，一般K线会在第一支撑点止跌，做空的单子就要果断平仓，等待反弹后再逢高做空。在下跌波段末期，当K线反弹突破轴心阻力点，60分钟MACD已经形成金叉，15分钟均线形成多头排列，首先就要看到上面的第一阻力点，一般K线会在第一阻力点止涨，做多的单子就要果断平仓，等待回调后再逢低做多。其它阻力点和支撑点的使用方法雷同。总而言之，轴心点是当天多空趋势的关键点位，以轴心点上下判断多空趋势，第一阻力点和第一支撑点是K线正常的波动范围，其它阻力点和支撑点是K线的超常波动范围，应用的机率相对比较少。　　汇股淘金的论坛有“阻力支撑点”计算软件，我用了那个软件，计算出来的数值和这个公式的一样，但这个帖子中的公式中多了“轴心阻力点”和“轴心支撑点”，这是当天的关键点，软件上却没有，不过只要计算出“轴心点”就可以很快地算出“轴心阻力点”和“轴心支撑点”。“Pivot Calculator阻力支撑点”计算软件可以向论坛的客服好，汇股淘金的呱呱视频房间的号码是：288299。

矩阵中枢轴中心位置的定义

在工具菜单栏的“插入”选项中找到“Pivot Table”

使用下面的语句同样可以实现效果with temp as(select "四川省" nation ,"成都市" city,"第一" ranking from dual union allselect "四川省" nation ,"绵阳市" city,"第二" ranking from dual union allselect "四川省" nation ,"德阳市" city,"第三" ranking from dual union allselect "四川省" nation ,"宜宾市" city,"第四" ranking from dual union allselect "湖北省" nation ,"武汉市" city,"第一" ranking from dual union allselect "湖北省" nation ,"宜昌市" city,"第二" ranking from dual union allselect "湖北省" nation ,"襄阳市" city,"第三" ranking from dual)

一般有两个方式：1，直接在Power Pivot窗口导入数据2，通过Power Query将数据“加载到模型”，也就是加载到Power Pivot中百万行的话对于Power Pivot不算多，两种方式都可以的。关于更多Power BI组件，请自行百度“一张图看懂微软Power BI系列组件”，学习的话也可以搜“PowerPivot工坊”的课程。

枢轴块……

2000人的群，名称是VB人生 号148317126，去那里问问

语法GETPIVOTDATA(data_field,pivot_table,field1,item1,field2,item2,...)Data_field 为包含要检索的数据的数据字段的名称，用引号引起。Pivot_table 在数据透视表中对任何单元格、单元格区域或定义的单元格区域的引用。该信息用于决定哪个数据数据透视表包含要检索的数据。Field1, Item1, Field2, Item2 为 1 到 14 对用于描述检索数据的字段名和项名称，可以任何次序排列。字段名和项名称（而不是日期和数字）用引号引起来。对于 OLAP 数据透视表，项可以包含维的源名称，以及项的源名称。OLAP 数据透视表的一对字段和项如下所示："[产品]","[产品].[所有产品].[食品].[烤制食品]"说明在函数 GETPIVOTDATA 的计算中可以包含计算字段、计算项及自定义计算方法。 如果 pivot_table 为包含两个或更多个数据透视表的区域，则将从区域中最新创建的报表中检索数据。 如果字段和项的参数描述的是单个单元格，则返回此单元格的数值，无论是文本串、数字、错误值或其他的值。 如果某个项包含日期，则值必须表示为序列号或使用 DATE 函数，这样如果在其他位置打开电子表格，该值仍然存在。例如，某个项引用了日期“1999 年 3 月 5 日”，则应输入 36224 或 DATE(1999,3,5)。时间可以输入为小数值或使用 TIME 函数来输入。 如果 pivot_table 并不代表找到了数据透视表的区域，则函数 GETPIVOTDATA 将返回错误值 #REF!。 如果参数未描述可见字段，或者参数包含未显示的页字段，则 GETPIVOTDATA 函数将返回 #REF!。 示例包含数据透视表的区域为：GETPIVOTDATA("销售额",$A$4) 返回“销售额”字段的总计值 $49,325。GETPIVOTDATA("求和项：销售额",$A$4) 也返回“销售额”字段的总计值 $49,325。字段名可以按照它在工作表上显示的内容直接输入，也可以只输入主要部分（没有“求和项：”、“计数项：”等）。GETPIVOTDATA("销售额",$A$4,"月份","三月") 返回“三月”的总计值 $30,337。GETPIVOTDATA("销售额",$A$4,"月份","三月","产品","农产品","销售人员","Buchanan") 返回 $10,201。GETPIVOTDATA("销售额",$A$4,"地区","南部") 返回错误值 #REF!，这是因为“南部”地区的数据是不可见的。GETPIVOTDATA("销售额",$A$4,"产品","饮料","销售人员","Davolio") 返回错误值 #REF!，这是因为没有“Davolio”饮料销售的汇总值。详见EXCE 帮助

数据选项卡——数据工具——管理数据模型，可以跳到powerpivot界面如果是想加个powerpivot选项卡，可以从excel设置——自定义功能区里，把powerpivot这里打钩就行了

建议你通过日期分组，然后到表里，按年、月、日分别去筛选。

阻力支撑点，找成密集区，然后在密集区分3等分，最高，中间和最低，如果股价从下往上，遇到最低点就有压力。如果股价从高往下跌，遇到最高价就有支撑。。。

你好，方法/步骤步骤一：单击“文件”按钮打开任意一个工作簿，单击“文件”按钮，步骤二：单击“选项”命令在弹出的视图菜单中单击“选项”命令，步骤三：勾选“PowerPivot”复选框弹出“Excel选项”对话框，单击“自定义功能区”选项，在右侧面板的列表框中勾选“PowerPivot”复选框，最后单击“确定”按钮，步骤四：显示添加的“PowerPivot”选项卡返回工作簿中，可看到添加的“PowerPivot”选项卡，切换至该选项卡下，可看到该选项卡下的工具，单击“管理”按钮，5步骤五：显示弹出的PowerPivot窗口弹出“PowerPivotforExcel”窗口，在该窗口中可看到可以在该功能中创建数据透视表，由于本例中没有添加数据，所以，无法创建数据透视表，

将要透视的两张表放在同一个工作簿中，要注意两个表之间要具有多对一的关系，例如表1和表2均具有品规这个字段，并且品规字段的项目在第2个表中是唯一的。如图所示：将两个添加到powerpivot的数据模型中，要注意实际情况选择自己的表格是否具有标题，，表一和表二是一样的操作，如图所示：操作得到的结果如图所示：在powerpivot右上角点击“关系图示图”，然后按照多对一关系，将销销售表中的品规用鼠标左键按住拖到表2的品规字段上，以建立关系。返回数据视图，然后在表一中空白的列标题上双击进入编辑状态，填写标题，然后在本字段标题下方第一个单元格里输入公式：=[实绩（盒）]*RELATED("表2"[标准单价（非一省一价）]) ，填写完后过好enter.（powerpivot会自动填充，对于数据量非常大的表格很实用。）如图：点击powerpivot中的“数据透视表”，例如笔者选择扁平的数据透视表，得到结果发现EXCEL表右下角数据透视操作窗口中有2张表，其中第一张表中出现了刚才添加的“实绩金额”字段。如图所示：这时刚才新生成的字段“实绩金额”就可以作为普通字段一样，参与透视了。以图：

如果使用Google sheet的pivot（数据透视表），通过这张表生成的graph中，有些配置可以自由配置 比如选择stacked column chart: 可以把第二行的文字显示在chart的图例中 如果想更改图例中各个数据的颜色，选择series->Apply to，选择不同的serie，再选择不同的color即可 如果想sort图例中的各个值，要在Pivot table editor编辑 定位在表格任意单元格，可以唤起Pivot table editor，在columns->order选择相应的选项：Descending/Ascending ※如果表格是经常更新的，最好把rows的order改成Descending，这样最新的数据都会显示在最上面，表格的数据也会抓最新的

我们知道在Excel中以及Power Query中都有众数的函数，但是Power Pivot中缺没有。 Excel的众数函数是有Mode，Mode.Sngl，Mode.Mult PQ中的函数是List.Mode以及List.Modes。 那我们来看下在Power Pivot中如何进行众数的计算。 表1 出现次数最多的数 因为众数是有可能纯在多个值得，所以如果要返回单个值，我们还需要进行进一步的处理。 假定处理原则，如果存在多个众数，我们取第一个值。则在Values之前加一个FirstNonBlank函数作为判断依据。

当我们在使用电脑的时候，可以利用excel软件来处理数据文档，那么如果想要将excel内的数据导入power pivot的话，应如何操作呢？接下来就由小编来告诉大家。具体如下： 1.一般power pivot软件是不支持数据的批量导入的，所以我们需要使用power query来对数据进行合并。2. 第一步，打开电脑中的exce软件，然后新建一个表格，并依次点击数据-管理数据模型选项，也可以直接点击击POWER PIVOT分类下的管理按钮。3. 第二步，切换至POWER PIVOT界面，然后点击从其他原按钮，再在弹出的窗口中，点击选择“Excel文件”。4. 第三步，点击下一步按钮，然后点击浏览按钮，并将合并好的数据文件的存放路径导入文件内，如果文件的第一行是有标题的话，就点击勾选使用第一行作为列标题选项，再点击下一步按钮。5. 第四步，在弹出的选择表和视图窗口中，点击勾选相应的工作簿，再单击完成按钮。6. 第五步，当看到成功提示时，就可以关闭界面。7.第六步，返回主页就可以看到导入的数据。8.第七步，我们可以对表格下方的sheet名称进行修改，只需要右键单击即可，如果需要导入其他数据的话，就只需要重复相同的操作即可。以上就是小编为大家带来的将电脑excel文档内的数据导入至power pivot内的方法。

粘贴一段以前写的代码供参考 Dim DataRng As Range "定义一个数据范围，用来储存生成数据透视表的数据 Dim MyPivot As Worksheet "定义一个工作表，存放数据透视表" Dim pt As PivotTable "定义一个数据透视表，用来储存数据透视表对象” Dim MyTable As Worksheet "定义一个工作表，做为汇总表 Dim ptcache As PivotCache Set DataRng = Range("A1:D" & zuidazhi) " Set ptcache = ActiveWorkbook.PivotCaches.Add(SourceType:=xlDatabase, SourceData:=DataRng) Sheets.Add Sheets("Sheet1").SelectSet pt = ptcache.CreatePivotTable(tabledestination:=Sheets("Sheet1").Range("b1"), TableName:="pivottable1") With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("采样时间") .Orientation = xlRowField .Position = 1 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("样品名称") .Orientation = xlRowField .Position = 2 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("分项") .Orientation = xlRowField .Position = 3 End With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").AddDataField ActiveSheet.PivotTables("pivottable1" _ ).PivotFields("值"), "计数项:值", xlCount With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("计数项:值") .Caption = "平均值项:值" .Function = xlAverage End With

其实Pandas有pivot、pivot_table两个函数来做数据透视，作用是一样的，只是pivot_table算是pivot的增强版，pivot_table对数据格式要求不高，而且支持aggfunc、fillvalue等参数，所以这里主要介绍pivot_table。 不过这里提一下，在使用 pivot 函数过程中可能会经常碰到一些异常，比如下面这个： 这就是刚才说的， pivot 函数对数据有些要求，这时可以尝试使用 pivot_table ！ values、index、columns参数都比较好理解，就是指定index作为纵轴索引、columns作为横轴索引来观察指定的values值，另外aggfunc指定的是均值函数（mean），下面边用边深入理解。 index、columns参数必须传一个，否则会报以下错误： 只传index时 只传columns时 兄台不知道是否有疑问，原来数据中class、student这两列去哪里了？？？为啥只剩grades了？？？ 我的理解是被忽略掉了，因为这两列不是数字，mean函数作用不了，为了更好理解我把默认的mean函数换成其他函数，慢慢往下看： 可以看到其实aggfunc接受的参数是一个Pandas中的Series对象，那我们把Series转成列表看下里面是啥. 搜德斯捏！！！原来就是通过指定维度后透视得到的值的列表，或者你可以理解是通过lookup来得到的一列值。所以mean函数在作用于class、student这两列是字符串元素的列表肯定是不对的，所以被过滤掉了。 基于上面的数据集，做些小需求来更深入理解 pivot_table 函数 （1）统计各个班级(class)的平均分 （2）统计各个班级(class)的平均分以及班级学生人数 （3）统计各个班级(class)的各个科目(subject)的平均分 （7）统计各个学生(student)的最高分,最低分,平均分 上面是多级索引,可能你想去掉grades这一级, 可以参考下面方法 stack()是行转列, 把grades从column变成了index, 再reset_index去掉grades （8）获取各个学生(student)的最高分的level, 其中划分方式是: "C" < 80 <= "B" < 90 <= "A"

pivot ["pivu0259t]基本翻译n. 枢轴；中心点；旋转运动adj. 枢轴的；关键的vt. 以…为中心旋转；把…置于枢轴上vi. 在枢轴上转动；随…转移网络释义pivot:枢轴 | 支点 | 支枢grid [ɡrid]基本翻译n. 网格；格子，栅格；输电网网络释义Grid:网格 | 栅格 | 格子

绕轴旋转，绕公共法线旋转Here is a neat YouTube video showing the Gyro"s pivoting mechanism.这里是一个整洁的YouTube视频显示陀螺仪的旋转机制.2.Dart pivoting is widely used in the gannent pattern design.省道转移的原理在服装纸样设计中应用十分广泛.3.Close the unwanted neck dart by pivoting D around to A.样板从D点旋转到A点,收拢不需要的省道.

右键数据库,属性,选项卡看看兼容级别 右键数据库,属性,选项卡看看代码执行的数据库兼容级别 不是版本号

利用Power Query将数据清洗、整合之后，将其上载并添加到Power Pivot数据模型，以便进一步建立数据之间的联系，并对数据进行统计分析。 Excel默认是没有加载Power Pivot的，那么，如何添加Power Pivot加载项呢？ 添加Power Pivot加载项的步骤 1. 点击“文件”菜单栏，选择左下角的“选项”，在弹出的对话框中选择左下角的“加载项”。 2. 在“管理”下拉框中选择“COM加载项”，点击“转到”。 3. 在弹出的“COM加载项”对话框中，勾选“Microsoft Power Pivot for Excel”，确定。 这时，我们看到菜单栏多了一个Power Pivot的菜单。 进入Power Pivot数据模型的方法 1. 点击“Power Pivot”菜单栏，点击“管理数据模型”。 2. 点击“数据”菜单栏，点击“管理数据模型”。 这样，我们就进入Power Pivot数据模型了。可以在这里继续整理数据，比如增加计算列，建立数据表之间的关系，建立度量值，对数据进行各种统计分析。Power Pivot的功能也是超级强大的，后面我们将结合实例进行分析。

1、首先定位数据区域-【power pivot】-【添加到数据模型】。2、生成的一个自动生成的表名为【表1】-【数据视图】。3、双击表名【表1】修改“订单明细”，按回车后即可修改成功。4、将数据转换到【关系视图】，点击关系视图即可进入标明表已导入。5、在数据视图中可进行DAX运算或数据透视表汇总，就完成了。

在COM加载项里没有Power Pivot这一选项 2016家庭版根本不带这个插件所以无法勾选

pivot_table可以实现Excel数据透视表的功能，但是经过pivot_table函数处理后的dataframe的列是多层索引，需要转化成单层索引，具体步骤如下： df_1为数据源，包含5列，amount列为数值列，用于聚合； 创建数据透视表，index=["group_series", "buy_no"]，columns=["xmonth"]，NA值用0填充，结果如下： 最终数据结果如下：

要使用sum函数如果是你这样的字符串，应该是用转换NULL到"",然后用字符串拼接函数希望对你有帮助 http://wenku.baidu.com/link?url=ga06E6mVVxFw-4yBUU68jlJb28UefjTaGQGI0nkmHvg84aK5Vfu5KKvK5QOemgTh_gG1ZPr07uf5SHhjLDY-xeyRft1ifCLKHDwYDrWEoxS

前提是用pivot3.1用画图来录入文字，保存为24位位图，再用pivot里的文件子菜单，插入图像ok。楼上，没有这么复杂。

步骤如下：1.打开PPT文档，选中插入的excel表格，在插入选项下点击“动作”按钮；2.弹出的对话框里，点选“对象动作”，选择“打开”，点击确定；3.即可在放映PPT时，移动鼠标，在表格上鼠标左键，打开excel文件了。

Power Pivot简称PP，可以理解为超级透视表，是Excel在数据透视表上的功能加持。和Power Query比，其主要是处于数据分析阶段。 PP中，基于函数来完成，其使用的是DAX语言。大部分的操作都是在关联筛选后作出的计算和分析。 一、 PP在Excel中的位置 (一) 直接在开发工具加载项下加载，COM加载项里面。 (二) 在文件选项菜单里面加载(三) 在Excel菜单栏中的位置 (四) Power Pivot主界面的位置 PP中有3个主要点。 1. 添加列 作用：添加列主要是作为维度或者固定值进行分析。例如切片器的使用，分类文本或者数字，严格绑定当前行的表达式。 位置：在数据表的最右侧。 2. 度量值 作用：度量值主要是作为值进行计算分析。 位置：在横向分隔符的下面区域。 3. 表间关系 作用：在Excel中的Power Pivot主要有1对多，多对1关系。这种关系对于数据的计算有着非常重要的影响。 位置：在关系透视图菜单选项里可以查看。 如果有用，请点个赞。

基准重量

power pivot 的读音power 的音标是:英 [u02c8pau028au0259(r)] 美 [u02c8pau028au025a] pivot 的音标是:英 [u02c8pu026avu0259t] 美 [u02c8pu026avu0259t]

支持，代码如下："pivot table" or a "crosstab report"(Note: this page needs to be wikified)SQL Characteristic Functions: Do it without "if", "case", or "GROUP_CONCAT".Yes, there is use for this..."if" statements sometimes cause problemswhen used in combination.The simple secret, and it"s also why they work in almost all databases, is thefollowing functions:o sign (x) returns -1,0, +1 for values x < 0, x = 0, x > 0 respectivelyo abs( sign( x) ) returns 0 if x = 0 else, 1 if x > 0 or x < 0o 1-abs( sign( x) ) complement of the above, since this returns 1 only if x = 0Quick example: sign(-1) = -1, abs( sign(-1) ) = 1, 1-abs( sign(-1) ) = 0Data for full example:CREATE TABLE exams (pkey int(11) NOT NULL auto_increment,name varchar(15),exam int,score int,PRIMARY KEY (pkey));insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",1,75);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",2,77);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",3,78);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",4,80);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",1,90);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",2,97);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",3,98);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",4,99);mysql> select * from exams;

select nvrStuName,sum([1]) as "计算机基础",sum([2]) as "大学语文",sum([3]) as "高等数学",sum([4]) as "英语"from ScoreInfoViewpivot(sum(Score)for intCourseID in ([1],[2],[3],[4]))as pvtgroup by nvrStuName

虽然不是搞UI的，但是这玩意不是直接可以改的吗？比如[mw_shl_code=csharp,true]XXX.pivot = UIWidget.Pivot.Left;XXX.pivot = UIWidget.Pivot.Right;

piovt里面的R1、R2、R3、S1、S2、S3分别代表阻挡位123；和支撑位123。由于程序的编写不一样，部分pivot还包括MR1、MR2、MR3；MS1、Ms2、MS3分别代表以上位置的中位。该指标不是MT4自带，可以到网站http://www.forex-tsd.com/indicators-metatrader-4/上面查找下图为GBPCAD图示

透视表是一种可以对数据 动态排布 并且 分类汇总 的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表（如下图），也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。 Excel中的数据透视表</figcaption> 首先读取数据，作为一个老火密，本文将火箭队当家吉祥物James_Harden本赛季比赛数据作为数据集进行讲解，就是下面这个大胡子。 最后5场比赛数据 pivot_table有四个最重要的参数 index、values、columns、aggfunc ，本文以这四个参数为中心讲解pivot操作是如何进行。 每个pivot_table必须拥有一个 index ， 如果想查看哈登对阵每个队伍的得分，首先我们将 对手 设置为 index ： 对手 成为了第一层索引，还想看看对阵 同一对手在不同主客场下的数据 ，试着将 对手 与 胜负 与 主客场 都设置为 index 试着交换下它们的顺序，数据结果一样： 看完上面几个操作， Index就是层次字段，要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段 ，所以在进行pivot之前你也需要足够了解你的数据。 通过上面的操作，我们获取了james harden在对阵对手时的 所有数据 ，而Values可以对需要的计算数据进行筛选，如果我们只需要james harden在主客场和不同胜负情况下的得分、篮板与助攻三项数据： aggfunc参数可以设置我们对数据聚合时进行的函数操作。 当我们未设置aggfunc时，它默认 aggfunc="mean" 计算均值。我们还想要获得james harden在主客场和不同胜负情况下的 总 得分、 总 篮板、 总 助攻时： Columns类似Index可以设置 列层次字段 ，它不是一个必要参数，作为一种分割数据的可选方式。 我是上表 你应该理解了pivot_table的用法？是不是在哪见过？ 对，Groupby！ 上面两个函数完全等价，pivot_table仿佛是加入了columns与margin功能的groupby函数，比groupby更加灵活。 当表格生成后如何查询某一项数据呢？ ex.根据 上表 查询哈登对阵灰熊时的数据 统计哈登不同主客场与胜负下的场数以及投篮命中率（哈登在主场且胜利的场数以及在这种情况下的投篮命中率）

1、单击“文件”按钮。打开任意一个工作簿，单击“文件”按钮2、单击“选项”命令。在弹出的视图菜单中单击“选项”命令3、勾选“Power Pivot”复选框。弹出“Excel选项”对话框，单击“自定义功能区”选项，在右侧面板的列表框中勾选“Power Pivot”复选框，最后单击“确定”按钮4、显示添加的“Power Pivot”选项卡。返回工作簿中，可看到添加的“Power Pivot”选项卡，切换至该选项卡下，可看到该选项卡下的工具，单击“管理”按钮5、显示弹出的Power Pivot窗口。弹出“Power Pivot for Excel”窗口，在该窗口中可看到可以在该功能中创建数据透视表，由于本例中没有添加数据，所以，无法创建数据透视表注意事项：要想使用该工具，需首先为工作簿添加数据，然后将数据添加到该模型中。

Pivot的规则是：任何仅在pivot子句中的引用的列，不能用在select列表中，任何仅在pivot for子句中引用的列，不能用在select列表中。从执行顺序来讲，先pivot，再select，你的pivot里面的MAX(ORDERPRICE)会变成 产品1_MAX,产品2_MAX等，select自然会告诉你标识符无效，你也不应该写它，还有就是那些产品1，产品2也不用写的

选中pivot table “选项"选项卡下有个“更改数据源”可以实现你的需要

select id,name,a.一季度,b.二季度,c.三季度,d.四季度,e.汇总 from (select id,name,sum(profile) 一季度 where quarter=1 group by id,name) a,(select id,name,sum(profile) 二季度 where quarter=2 group by id,name) b,(select id,name,sum(profile) 三季度 where quarter=3 group by id,name) c,(select id,name,sum(profile) 四季度 where quarter=4 group by id,name) d,(select id,name,sum(profile) 汇总 group by id,name) e,where e.id=a.id and e.name=a.nameand e.id=b.id and e.name=b.nameand e.id=c.id and e.name=c.nameand e.id=d.id and e.name=d.name

Pivot position in a matrix的定义：设备分为host（主设备）和slave（从设备）host就是相当pc的usb口slave相当usb设备接口简单理解host是插座，slave是插头。一般电子产品的连接头（Connector）与电气用品插销（Pin），称为插头。家用交流电源插头与插座，有棒状或铜板状突出的公接头，以物理方式插入有插槽或凹洞的母接头型的电源插座。尺寸是关系到插头插座和转换器能否安全使用、是否满足通用互换性要求以避免误插入的一项重要技术要求。尺寸不合格会影响用户使用或产生接触不良、误插入等隐患，轻则使设备损坏，重则会产生火灾和触电事故。扩展资料：按功能可分为：耳机插头,dc插头,音频插头,usb插头,视频插头,麦克风插头,充电器插头,手机插头等。国际上把家用电器分为三大类：一类：电器是指只有一层绝缘措施的电器，这类电器必须加漏电保护器，和接地保护（也就是要三脚插头）。如空调，机床，电机等。二类：电器有双层绝缘措施，要加漏电保护器，可以不用接地保护（也就是可以用两脚插头）。如：电视，电风扇，台灯，电磁炉，电陶炉等。三类：电器是使用安全电压的电器，一般为12-36V的电器，如手机，笔记本电脑等。

row picture 坐标图column picture 矢量图来源：微软bing词典

xml 类型的时候可以使用any 关键字和子查询,返回的结果是xml结构的;select * from ( select times_purchased as "Puchase Frequency", state_code from customers t)pivot xml( count(state_code) for state_code in (select state_code from preferred_states))order by 1

本篇文章给大家带来的内容是关于pandas.DataFrame中pivot()如何实现行转列的问题（代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。示例：有如下表需要进行行转列：代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport MySQLdbfrom 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 import create_engineimport sysif sys.version_info.major<3: reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") # 此脚本适用于python2和python3host,port,user,passwd,db,charset="192.168.1.193",3306,"leo","mysql","test","utf8"def get_df(): global host,port,user,passwd,db,charset conn_config={"host":host, "port":port, "user":user, "passwd":passwd, "db":db,"charset":charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) result_df=pd.read_sql("select UserName,Subject,Score from TEST",conn) return result_dfdef pivot(result_df): df_pivoted_init=result_df.pivot("UserName","Subject","Score") df_pivoted = df_pivoted_init.reset_index() # 将行索引也作为DataFrame值的一部分，以方便存储数据库 return df_pivoted_init,df_pivoted # 返回的两个DataFrame，一个是以姓名作index的，一个是以数字序列作index，前者用于unpivot，后者用于save_to_mysqldef unpivot(df_pivoted_init): # unpivot需要进行df_pivoted_init二维表格的行、列索引遍历，需要拼SQL因此不能使用save_to_mysql存数据，这里使用SQL和MySQLdb接口存 insert_sql="insert into test_unpivot(UserName,Subject,Score) values " # 处理值为NaN的情况 df_pivoted_init=df_pivoted_init.add(0,fill_value=0) for col in df_pivoted_init.columns: for index in df_pivoted_init.index: value=df_pivoted_init.at[index,col] if value!=0: insert_sql=insert_sql+"("%s","%s",%s)" %(index,col,value)+"," insert_sql = insert_sql.strip(",") global host, port, user, passwd, db, charset conn_config = {"host": host, "port": port, "user": user, "passwd": passwd, "db": db, "charset": charset} conn = MySQLdb.connect(**conn_config) cur=conn.cursor() cur.execute("create table if not exists test_unpivot like TEST") cur.execute(insert_sql) conn.commit() conn.close()def save_to_mysql(df_pivoted,tablename): global host, port, user, passwd, db, charset """ 只有使用sqllite时才能指定con=connection实例，其他数据库需要使用sqlalchemy生成engine，engine的定义可以添加?来设置字符集和其他属性 """ conn="mysql://%s:%s@%s:%d/%s?charset=%s" %(user,passwd,host,port,db,charset) mysql_engine = create_engine(conn) df_pivoted.to_sql(name=tablename, con=mysql_engine, if_exists="replace", index=False)# 从TEST表读取源数据至DataFrame结构result_df=get_df()# 将源数据行转列为二维表格形式df_pivoted_init,df_pivoted=pivot(result_df)# 将二维表格形式的数据存到新表test中save_to_mysql(df_pivoted,"test")# 将被行转列的数据unpivot，存入test_unpivot表中unpivot(df_pivoted_init)结果如下：关于Pandas DataFrame类自带的pivot方法：DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)：Return reshaped DataFrame organized by given index / column values.这里只有3个参数，是因为pivot之后的结果一定是二维表格，只需要行列及其对应的值，而且也因为是二维表格，unpivot之后is_pass列是肯定会丢失的，因此一开始我就没查这个列。

1.首先，来看看要进行分类汇总的表格数据，如图1所示。2.先对数据以“产品名称”为关键字进行一次排序，如图2所示，为排序后的效果。3.然后在数据区域选中任何一个单元格，单击“数据”---“分级显示”组中的“分类汇总”，如图3所示。4.在弹出的“分类汇总”对话框中，在“分类字段”框中选择进行分类汇总的列标题，选择“产品名称”；在“汇总方式”框中选择要进行汇总的方式，这里选择“求和”；在“选定汇总项”中可以选择一个或者多个要进行分类汇总的字段，这里选择了一项“销售金额”，如图4所示，然后单击确定。5.如图5所示为点击确定后产生的分类汇总结果，我们可以发现，钨棒，钨板，钼板的总销售金额已经分别统计出来了。6.如果只对汇总信息感兴趣，左边，有类似减号的按钮，点击一下看看能发生什么结果，如图7所示为最终点击以后的结果，怎么样，目标明确多了.7.在以上分类汇总的基础之上，还可以再进行分类汇总，比如在销售地区进行汇总，由于这个表只有一个月的数据，只是演示一下就OK了哈。和上边一样，点击“分类汇总”在分类汇总中注意看到有一个“替换当前分类汇总”复选框，把它取消就OK了，如图8所示。然后点击确定，结果如图9所示。

1、单击“文件”按钮。打开任意一个工作簿，单击“文件”按钮2、单击“选项”命令。在弹出的视图菜单中单击“选项”命令3、勾选“Power Pivot”复选框。弹出“Excel选项”对话框，单击“自定义功能区”选项，在右侧面板的列表框中勾选“Power Pivot”复选框，最后单击“确定”按钮4、显示添加的“Power Pivot”选项卡。返回工作簿中，可看到添加的“Power Pivot”选项卡，切换至该选项卡下，可看到该选项卡下的工具，单击“管理”按钮5、显示弹出的Power Pivot窗口。弹出“Power Pivot for Excel”窗口，在该窗口中可看到可以在该功能中创建数据透视表，由于本例中没有添加数据，所以，无法创建数据透视表注意事项：要想使用该工具，需首先为工作簿添加数据，然后将数据添加到该模型中。

1.首先，来看看要进行分类汇总的表格数据，如图1所示。2.先对数据以“产品名称”为关键字进行一次排序，如图2所示，为排序后的效果。3.然后在数据区域选中任何一个单元格，单击“数据”---“分级显示”组中的“分类汇总”，如图3所示。4.在弹出的“分类汇总”对话框中，在“分类字段”框中选择进行分类汇总的列标题，选择“产品名称”；在“汇总方式”框中选择要进行汇总的方式，这里选择“求和”；在“选定汇总项”中可以选择一个或者多个要进行分类汇总的字段，这里选择了一项“销售金额”，如图4所示，然后单击确定。5.如图5所示为点击确定后产生的分类汇总结果，我们可以发现，钨棒，钨板，钼板的总销售金额已经分别统计出来了。6.如果只对汇总信息感兴趣，左边，有类似减号的按钮，点击一下看看能发生什么结果，如图7所示为最终点击以后的结果，怎么样，目标明确多了.7.在以上分类汇总的基础之上，还可以再进行分类汇总，比如在销售地区进行汇总，由于这个表只有一个月的数据，只是演示一下就OK了哈。和上边一样，点击“分类汇总”在分类汇总中注意看到有一个“替换当前分类汇总”复选框，把它取消就OK了，如图8所示。然后点击确定，结果如图9所示。

PIVOT用于将列值旋转为列名（即行转列），在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现PIVOT的一般语法是：PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (…) )AS P完整语法：table_sourcePIVOT(聚合函数（value_column）FOR pivot_columnIN(<column_list>))UNPIVOT用于将列明转为列值（即列转行），在SQL Server 2000可以用UNION来实现完整语法：table_sourceUNPIVOT(value_columnFOR pivot_columnIN(<column_list>))注意：PIVOT、UNPIVOT是SQL Server 2005 的语法，使用需修改数据库兼容级别 在数据库属性->选项->兼容级别改为 90具体实例地址我私信发给你

pivotn.枢轴; 中心点，中枢; [物]支点，支枢; [体]回转运动; vi.在枢轴上转动; 随…转移; vt.把…放在枢轴上; 以…为核心; 使绕枢轴旋转; 由…而定; adj.枢轴的; 关键的; [英][u02c8pu026avu0259t][美][u02c8pu026avu0259t]

pivot英 [u02c8pu026avu0259t] 美 [u02c8pu026avu0259t] n. 枢轴;中心点，中枢;[物]支点，支枢;[体]回转运动vi. 在枢轴上转动;随…转移vt. 把…放在枢轴上;以…为核心;使绕枢轴旋转;由…而定adj. 枢轴的;关键的

如果作与groupby语句中的聚合函数一起使用orderby子句，是没有问题的。可以和窗口函数row_number一起使用，不能与其它窗口聚合函数一起使用。

直接给您代码吧，你自己比较一下IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N"[dbo].[tb]") AND type in (N"U"))DROP TABLE [dbo].[tb]GOCREATE TABLE tb(Period INT,CName VARCHAR(10), CType CHAR(1) ,Kpi INT)INSERT TBVALUES (1993 ,"Tom", "A", 500),(1993 ,"Jack", "A", 200),(1993 ,"Mike", "A", 300),(2013 ,"Tom", "A", 800),(2013 ,"Jack", "A", 900),(2013 ,"Mike", "A", 500),(1993 ,"Tom", "B", 20),(1993 ,"Jack", "B", 30),(1993 ,"Mike", "B", 20),(2013 ,"Tom", "B", 80),(2013 ,"Jack", "B", 90),(2013 ,"Mike", "B", 50)SELECT * FROM (SELECT CAST(Period AS VARCHAR(10))+"("+ctype+")" AS Period,CName,KPI FROM TB) aPIVOT (sum(Kpi) FOR [Period] in([1993(A)],[1993(B)],[2013(A)],[2013(B)])) as b

这里的pivot是作为名词的意思是中心点。 pivot还可以作为及物和不及物动词，不及物时可以与一些介词搭配使用，to，into这些都是有出现的。

row1 - row2 = (k+2)y+zk+2=1k=-1

留学中介都差不多的，可以去留学监理网查询，多对比参考几家，找一个最适合你的

这里先建立一个概念：P= ( H + L + 2C ) / 4 {H代表高价位, L代表低价位, C代表收市价}这个计算出的P值，是当时的市场绝对均价下文用到P值公式是变体。下面的就是原理公式：pivot:= (high + low + close) / 3;（用前一天的最高、最低和收盘）r1:= 2*pivot - low;s1:= 2*pivot - high;r2:= pivot + (r1-s1);s2:= pivot - (r1-s1);r3:= high + 2 * (pivot-low);s3:= low - 2 * (high - pivot);sm1:=(pivot+s1)/2;sm2:=(s1+s2)/2;sm3:=(s2+s3)/2;rm1:=(pivot+r1)/2;rm2:=(r1+r2)/2;rm3:=(r2+r3)/2;pivot是所谓的轴心，就是阻力系统的中心，其他r/s的都是阻力和支持，带m的是2条阻力的中心价。不明白的就用EXCEL做个表在图上把价格标出来。这套系统虽然简单，但是被老外弄出来一些道道。1、 pivot有吸引作用，在没有大的多头或是空头进场的情况下，价格是在r1和s1之间围绕轴心运动的，但是运动可能是没有规律的。有人专门做这个范围内的交易，叫floor trader。2、 在强烈的多头或空头的推动下，价格会突破s1－r1区域，这时就有趋势了，但是还是在正常的价格运动范围之内。在这个范围内会有强烈的方向感，并且多数时间是靠近r1、r2或是s1、s2的价格运动，中间区域停留的时间不长。3、极端价格，没有特殊的利空或利好消息是不会到的。这个价格是比较重大意义的，往往（注意，不是一定）伴随着特殊的情况，如单顶的v字反转等，是有可能短跑跑成马拉松的机会，一般情况是日内交易者不能放过的机会。4、 其他的带m的价格都有靠稳的作用，但做出入场的参考意义不大。这个系统虽然是根据特殊价格算出来的，但不意味着要机械的使用，构造这个系统是基于对市场中各种角色的分类。Number does not mean anything, price movement does. 数字不代表任何东西，行为（价格移动）才是真正的标准。如果价格整个交易日都在r1－s1的区域内移动，你认为这个市场中的交易者是谁？是长线投资者？是大主力？肯定不是的，是那些短线交易者，包括个人投资人，小基金等等。等到了r2－s2区域，大的炒家出现了，大基金开始出手，注意，这个时候就是在“行情”中了，也许是一个行情的开始，也许是行情的继续。这个阶段中你要做的就是找个好位置入场，跟随趋势。但是问题出现了，到了这个区域之后，往往是好的入场价格已经过去了，那怎么办？我也不知道，行情这个东西，只有你身处其中的时候才能有对策，市场是变的，而你我能做的只有应“变”。强烈的趋势。它们被称为极端价格，意思就是在极端的情况下才能发生。这时候的参与者就远远不是几个基金，几个投资人能做到了，也许是央行，也许是索罗斯，但不论是谁，后面的事实在是太难说了，用技术分析工具根本就无法奏效。那个时候最好避开，有胆的就跟着感觉走吧。原理公式有变体，R2 = P + (H - L) = P + (R1 - S1)R1 = (P x 2) - LP = (H + L + C) / 3 （用前一天的最高、最低和收盘）S1 = (P x 2) - HS2 = P - (H - L) = P - (R1 - S1)=====================

粘贴一段以前写的代码供参考 Dim DataRng As Range "定义一个数据范围，用来储存生成数据透视表的数据 Dim MyPivot As Worksheet "定义一个工作表，存放数据透视表" Dim pt As PivotTable "定义一个数据透视表，用来储存数据透视表对象” Dim MyTable As Worksheet "定义一个工作表，做为汇总表 Dim ptcache As PivotCache Set DataRng = Range("A1:D" & zuidazhi) " Set ptcache = ActiveWorkbook.PivotCaches.Add(SourceType:=xlDatabase, SourceData:=DataRng) Sheets.Add Sheets("Sheet1").SelectSet pt = ptcache.CreatePivotTable(tabledestination:=Sheets("Sheet1").Range("b1"), TableName:="pivottable1") With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("采样时间") .Orientation = xlRowField .Position = 1 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("样品名称") .Orientation = xlRowField .Position = 2 End With With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("分项") .Orientation = xlRowField .Position = 3 End With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").AddDataField ActiveSheet.PivotTables("pivottable1" _ ).PivotFields("值"), "计数项:值", xlCount With ActiveSheet.PivotTables("pivottable1").PivotFields("计数项:值") .Caption = "平均值项:值" .Function = xlAverage End With

方法/步骤步骤一：单击“文件”按钮打开任意一个工作簿，单击“文件”按钮，步骤二：单击“选项”命令在弹出的视图菜单中单击“选项”命令，步骤三：勾选“PowerPivot”复选框弹出“Excel选项”对话框，单击“自定义功能区”选项，在右侧面板的列表框中勾选“PowerPivot”复选框，最后单击“确定”按钮，步骤四：显示添加的“PowerPivot”选项卡返回工作簿中，可看到添加的“PowerPivot”选项卡，切换至该选项卡下，可看到该选项卡下的工具，单击“管理”按钮，5步骤五：显示弹出的PowerPivot窗口弹出“PowerPivotforExcel”窗口，在该窗口中可看到可以在该功能中创建数据透视表，由于本例中没有添加数据，所以，无法创建数据透视表，

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shift：同时选择多个素材或帧（点击支点/帧）ctrl：拉长支点alt：按住支点拉长及旋转素材↑/↓/←/→:轻推素材Ctrl+Z：取消 Ctrl+Y：重做Ctrl+H：显示/不显示浅蓝色支点A：下一帧P：播放S：停止F：添加素材B：添加背景编辑素材时C：增加一个圆圈L：增加一个线条K：改变圆圈/线条F：改变圆圈，填满/空心/白色填满S：隐藏/不隐藏支点D：复制支点O：更换橙色支点所在地Delete ：删除支点（配合Ctrl可以直接删除在支点上连接的其他支点）Insert：在支点中间增加一个点↑/↓：增加/减少支点厚度Ctrl：按住支点可以拉长，按住时可以快速增加/减少指点厚度Alt：旋转放大Ctrl+Z：取消Ctrl+Y：重做欢迎补充

"pivot table" or a "crosstab report"(Note: this page needs to be wikified)SQL Characteristic Functions: Do it without "if", "case", or "GROUP_CONCAT".Yes, there is use for this..."if" statements sometimes cause problemswhen used in combination.The simple secret, and it"s also why they work in almost all databases, is thefollowing functions:o sign (x) returns -1,0, +1 for values x < 0, x = 0, x > 0 respectivelyo abs( sign( x) ) returns 0 if x = 0 else, 1 if x > 0 or x < 0o 1-abs( sign( x) ) complement of the above, since this returns 1 only if x = 0Quick example: sign(-1) = -1, abs( sign(-1) ) = 1, 1-abs( sign(-1) ) = 0Data for full example:CREATE TABLE exams (pkey int(11) NOT NULL auto_increment,name varchar(15),exam int,score int,PRIMARY KEY (pkey));insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",1,75);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",2,77);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",3,78);insert into exams (name,exam,score) values ("Bob",4,80);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",1,90);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",2,97);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",3,98);insert into exams (name,exam,score) values ("Sue",4,99);mysql> select * from exams;+------+------+------+-------+| pkey | name | exam | score |+------+------+------+-------+| 1 | Bob | 1 | 75 || 2 | Bob | 2 | 77 || 3 | Bob | 3 | 78 || 4 | Bob | 4 | 80 || 5 | Sue | 1 | 90 || 6 | Sue | 2 | 97 || 7 | Sue | 3 | 98 || 8 | Sue | 4 | 99 |+------+------+------+-------+8 rows in set (0.00 sec)mysql> select name,sum(score*(1-abs(sign(exam-1)))) as exam1,sum(score*(1-abs(sign(exam-2)))) as exam2,sum(score*(1-abs(sign(exam-3)))) as exam3,sum(score*(1-abs(sign(exam-4)))) as exam4from exams group by name;+------+-------+-------+-------+-------+| name | exam1 | exam2 | exam3 | exam4 |+------+-------+-------+-------+-------+| Bob | 75 | 77 | 78 | 80 || Sue | 90 | 97 | 98 | 99 |+------+-------+-------+-------+-------+2 rows in set (0.00 sec)Note, the above pivot table was created with one select statement.Let"s decompose to make the trick clearer, for the second exam:mysql> select name, score, exam, exam-2, sign(exam-2), abs(sign(exam-2)), 1-abs(sign(exam-2)),score*(1-abs(sign(exam-2))) as exam2 from exams;+------+-------+------+--------+--------------+-------------------+---------------------+-------+| name | score | exam | exam-2 | sign(exam-2) | abs(sign(exam-2)) | 1-abs(sign(exam-2)) | exam2 |+------+-------+------+--------+--------------+-------------------+---------------------+-------+| Bob | 75 | 1 | -1 | -1 | 1 | 0 | 0 || Bob | 77 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 77 || Bob | 78 | 3 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 || Bob | 80 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 || Sue | 90 | 1 | -1 | -1 | 1 | 0 | 0 || Sue | 97 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 97 || Sue | 98 | 3 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 || Sue | 99 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 |+------+-------+------+--------+--------------+-------------------+---------------------+-------+8 rows in set (0.00 sec)You may think IF"s would be clean but WATCH OUT!Look what the following gives (INCORRECT !!):

可以比较中文版来找。中文版excel的pp位置：1、直接在开发工具加载项下加载，COM加载项里面。2、在文件选项菜单里面加载。3、在Excel菜单栏中的位置。4、 Power Pivot主界面的位置。Power Pivot简称PP，可以理解为超级透视表，是Excel在数据透视表上的功能加持。和Power Query比，其主要是处于数据分析阶段。PP中，基于函数来完成，其使用的是DAX语言。大部分的操作都是在关联筛选后作出的计算和分析。

PivotTable 数据透视表(PivotChart数据透视图)，是Excel中的一个数据整理、汇总和分析工具。通过数据透视表可以对大量数据进行处理，快速地整理数据，揭示数据背后的趋势或体现数据的概貌。希望对你有帮助。

1、单击“文件”按钮。打开任意一个工作簿，单击“文件”按钮2、单击“选项”命令。在弹出的视图菜单中单击“选项”命令3、勾选“Power Pivot”复选框。弹出“Excel选项”对话框，单击“自定义功能区”选项，在右侧面板的列表框中勾选“Power Pivot”复选框，最后单击“确定”按钮4、显示添加的“Power Pivot”选项卡。返回工作簿中，可看到添加的“Power Pivot”选项卡，切换至该选项卡下，可看到该选项卡下的工具，单击“管理”按钮5、显示弹出的Power Pivot窗口。弹出“Power Pivot for Excel”窗口，在该窗口中可看到可以在该功能中创建数据透视表，由于本例中没有添加数据，所以，无法创建数据透视表注意事项：要想使用该工具，需首先为工作簿添加数据，然后将数据添加到该模型中。

B1=IF(ROW()

非常好，适合毛糙易断易掉头发。1、脱发干枯易断，是由于头发发囊营养不良造成病变而断掉。2、使用pivot洗发水能起到一定的效果。pivot具有补肝益肾，养血祛风的功效，能够调理平衡肝肾作用，肝肾正常平衡后，就能将血脉畅通，将营养输送到全身各个末端神经，发囊属于末端神经，当然可以能得到补充。3、毛囊供养充足，营养跟上去，头发就不易断和脱落了。

pivot 是主元 已知U为上三角矩阵, 其主元位于对角线上 一般情况下, 主元指梯矩阵中非零行的首非零元 如 1 2 3 4 0 5 6 7 0 0 0 8 中的1,5,8

转轴的意思

pivot黑色的洗发水使用效果好。pivot黑色的洗发水个性化设置尤其完美无瑕，看上去特别高大上。pivot黑色的洗发水里面添加了特质的润滑剂，不但具有抗炎的功效，而且能舒缓头表皮削弱头皮的敏感性。pivot黑色的洗发水名实相符的便宜洗护产品，而且乳液质地开度最好，推开尤为保湿。 pivot黑色的洗发水产品款式洗护用品注重与众不同设计样式，深受很多网民的高度表扬展现育发魅力。pivot黑色的洗发水包装干净卫生易于携带。针对人类来讲，pivot黑色的洗发水存留的意义就符合生长头发方面的供给。

[] 词性及解释 Part of speech and defination n. 枢轴, 支点, 旋转运动, 中枢, 关键人物a. 枢轴的, (如)在枢轴上转动的vi. 在枢轴上转动, 随着转移vt. 装枢轴于, 以...为中心旋转【计】 程序员交互验证和编制工具, 数据透视表【化】 枢轴【医】 柱, 桩(牙)

一般翻译为“主元”,在对矩阵做某种算法时,首先进行的部分元素.在线性规划的单纯形法中常见. wiki的解释如下： Pivot element （the first element distinct from zero in a matrix in echelon form） The pivot or pivot element is the element of a matrix,which is selected first by an algorithm (e.g.Gaussian elimination,Quicksort,Simplex algorithm),to do certain calculations with the matrix. The above mentioned matrix algorithms require an entry distinct from zero in pivot position to work properly or at all respectively.Depending on the algorithm either one (random) element distinct from zero or the element with the greatest absolute value in a row or column is chosen.This is called pivotization.The row containing the pivot element is called pivot row,the pivot element"s column is called pivot column. Pivot element in Quicksort means the element that is selected as boundary for partitioning.Quicksort sorts all elements u201eleft“ and u201eright“ of the pivot element recursively.

pivot与hub虽然常常都译为枢纽，其实还是有很大差别的pivot 作名词时，用一个汉字描述---"枢"，中心轴，引申有要点、关键之意hub 作名词时，用一个汉字描述---"毂"，就是中心轴的轴套，引申则是包纳核心或关键的区域、枢纽，电脑USB的扩展接口被称作hub，就是因为它是各种信号信息的“集散转运中心”

PIVOT：就是枢轴的意思，是一种用于各种电子装置和开启/关闭装置的枢轴装置，该枢轴装置包括：一个第一转动件，一个第二转动件和一个设置在第一和第二转动件的相对边缘之间的枢轴机构，该枢轴机构用于可转动地连接第一和第二转动件。一个大体上类似圆环的弹性件弹性地连接到轴上，该轴设置在第一和第二转动件中任一件的边缘。一个轴承座设置在第一和第二转动件中另一件的边缘，以把弹性件安装在轴承座上。MC：物料控制（俗称物控） 主要职能是物料计划、请购、物料调度、物料的控制（坏料控制和正常进出用料控制）等，气缸中则是对行程和撞击的控制。

Pivot, 枢轴量. 枢轴量方法是初等统计学中最常用的方法. 采用此种方法,主要通过对指数分布和均匀分布中未知参数的置信区间的求算,找出两种连续型随机变量未知参数的区间估计.

主，枢轴

pivot近义词有circle、centre、twist、roll、whirl等。circle：环行，转圈，围绕…画圈，圈出，圈起。connection：使移向中心、标出…的中心、使居中、处于…的中心、使集中、使集合、调准…的中心、确定…的中心、向中场传。roll：滚动、行驶、滚落、转动、打滚、开动、运转。whirl：旋转、转动、回旋、眩晕。pivot名词复数：pivots，过去式：pivoted，过去分词：pivoted，现在进行时：pivoting。pivot的意思：vi.旋转，a.枢轴的，vi.在枢轴上转动，随着转移，vt.装枢轴于，以...为中心旋转。pivot相关例句：1、Success or failure pivoted on a single exam.胜败取决于一次考试。2、Their daughter was the pivot of their lives.女儿是他们生活的中心。3、The mother is often the pivot of family life.母亲往往是家庭生活的中心人物。4、Because her job had been the pivot of her life,retirement was very difficult.因为她的工作一向是她生命的支柱，所以退休后日子很不好过。5、The whole discussion pivots on this one point.整个讨论内容均以此为中心。7、That is the pivot of the whole argument.这是整个论据的关键。

pivot的中文意思是：支点，Pivot 旨在整合搜索、浏览、推荐等用户互联网交互体验。事实上，Pivot 的浏览器功能基于 Trident 引擎，除了基本的浏览功能外，Pivot 最主要的就是允许用户自由筛选大量的可视化信息。Pivot 支持可视化收藏夹中网站链接，用户可在左侧的筛选面板中选择自己需要的条件，右侧的结果界面即可流畅切换至新的筛选结果，并可自由缩放任何对象。在 Pivot 收藏中已包括大量范例，包括：演员、维基百科、概念车等分类。和查看收藏夹一样，用户可进行筛选和切换视图的操作。点击其中的任何一项词条卡片即会放大至合适大小，并显示右侧的概述面板，包括：维基百科内容概述、链接、必应搜索结果、相关搜索等信息。

pivot[英][u02c8pu026avu0259t][美][u02c8pu026avu0259t]n.枢轴; 中心点，中枢; [物]支点，支枢; [体]回转运动; vi.在枢轴上转动; 随…转移; vt.把…放在枢轴上; 以…为核心; 使绕枢轴旋转; 由…而定; adj.枢轴的; 关键的; 第三人称单数：pivots复数：pivots现在分词：pivoting过去式：pivoted过去分词：pivoted形近词：PIVOT双语例句 1The pedal had sheared off at the pivot.踏板在枢轴处断裂了。2Chrysler "s sudden success is all the more remarkable because selling cars is a complicated process with multiple pivot points.汽车销售是个非常复杂的过程，中间有好几个关键的节点，因此克莱斯勒的突然成功愈发显得惹人瞩目。

pivot 英[u02c8pu026avu0259t]美[u02c8pu026avu0259t]n. 枢轴; 中心点，中枢; [物] 支点，支枢; [体] 回转运动;vi. 在枢轴上转动; 随…转移;vt. 把…放在枢轴上; 以…为核心; 使绕枢轴旋转; 由…而定;[例句]Forming the pivot of the exhibition is a large group of watercolours.整个展览的重点是一大组水彩画。[其他] 第三人称单数：pivots 复数：pivots 现在分词：pivoting 过去式：pivoted 过去分词：pivoted

Power Pivot 通过 DAX 查询可以实现从不同的视角查看数据。但在 Excel 中编写 DAX 查询却不太方便，所以本篇在讲解 DAX 查询用法的时候，以 DAX Studio 作为工具。关于 DAX Studio 请自行在网上搜索，我的上一篇也有介绍。 本篇的示例数据来自 《DAX 圣经》这本书，示例数据我已经上传到 github，文章的末尾有链接，方便大家学习。 DAX 查询一般从 EVALUATE 关键字开始，可以把 DAX 查询语句理解为 EVALUATE 关键字引导的表达式构成的语句。比如我要查询 Sales 表的所有数据，DAX 查询语句为： 相当于 SQL 语句的 SELECT * FROM Sales; 第一行是注释。 DAX 查询的 ORDER BY 关键字引导的表达式对查询结果进行排序。升序为 ASC，降序为DESC 。 DAX 支持按多个字段排序： SQL 语句选择指定字段很直观： SELECT A, B FROM sometable 。DAX 查询选择指定字段用 SUMMARIZE 函数。 SUMMARIZE 函数第一个参数为 table 的名称，后面跟若干个字段，即可以选择指定的列： DAX 查询结果的界面： 数据筛选用 FILTER 函数， FILTER 函数第一个参数为 table 名称，第二个参数为筛选表达式，返回值为 table。比如我们要筛选出 Product 表中所有 Class 为 Economy 的数据： 数据透视表就是分组计算，如果我们要数据透视表的逻辑，但并不需要数据透视表的格式，使用 DAX 查询的分组计算作为输出就非常合适。分组计算用到 SUMMARIZE 函数的标准用法。 SUMMARIZE 函数语法如下： 函数的第一个参数是 table 名称；第二组参数是一系列列名称，根据列名进行分组，比如先按照客户，再按照产品名称等等；第三组参数由 name 和 expression 成对构成，比如 name 为 toal quantity, expression 为 SUM([Quantity]，就根据 Quantity 列来计算合计数。假设我们需要按客户来计算销售的数量： 多字段分组：先按照客户，再按照产品分组计算销售数量的合计： 前面的示例都是基于一个表，接下来讲解多表关联的 DAX 查询。Power Pivot 中表的关系在关系图视图中维护，关系维护好后，在 DAX 查询时， 表的关系都为左连接且不能修改为其它连接方式 。这种机制虽然降低了灵活性，但却让 DAX 基于多表的查询语法变得非常简单。 比如我们要查询基于客户名称和产品名称的销售数量明细。我们刚才讲过，返回指定字段用 SUMMARIZE 函数： 查询结果截图如下： 这个查询涉及到 3 个表的关联，相同功能的 SQL 语句要复杂得多。同理，基于多个表的分组计算，也是只需要选择某个表的字段，而不需要关注表的关系。我们来对基于客户和产品计算销售数量合计的查询进行变更： 查询的截图如下： 嵌套使用 FILTER 和 SUMMARIZE 函数能达到这种效果。先用 SUMMARIZE 函数返回一个包含指定列的表，然后用 FILTER 函数基于这个计算表进行筛选： 添加列在 Power Pivot 中非常容易，但我们也可以在 DAX 查询中使用 ADDCOLUMNS 函数来添加列。 ADDCOLUMNS 函数的语法如下： 根据函数的语法，我们知道，可以一次添加多个列。下面的示例添加了一个计算列：计算出每一行的销售金额（单价 * 数量）： 在 DAX 查询中，可以使用 VAR 定义变量，使用变量能够简化 DAX 查询语句的编写。定义变量需要在 EVALUATE 之前用 DEFINE 关键字引导，用 VAR 定义变量。比如，我们先定义一个按客户的国别和产品品牌分组计算销售数量的表，将这个表保存在变量 groupedSales 中，然后对销售按品牌进行筛选： DAX 查询也可以定义度量值。度量值用 MEASURE 关键字定义，MEASURE 返回一个标量值。比如我们要按照品牌计算出销售额，先定义一个度量值，然后再基于品牌来作为筛选上下文计算。这种方法相对难懂，仅为了介绍定义度量值的方法。注意下面 DAX 查询中度量值的表达方法。 github - sample data