df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon',
'Parrot', 'Parrot'],
'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]})
df.groupby(by=['Animal'])
groupby之后，数据会被分组，按照指定字段的分组，这里就按照不同动物进行了分组
如果会SQL，这里理解会很容易，比如，我们想要看不同动物的最高速度
我们其实想知道每个分组里的最大值是多少
gp.max()
gp.min()
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': np.random.randint(10),
'D': np.random.randint(8)})
df.groupby(by=['A','B']).sum()
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': np.random.randint(10),
'D': np.random.randint(8)})
现在，我们要添加C_total列，表示对A列聚合，C列的和，就是group by A ，sum(C)
gc = df.groupby(['A']).agg({'C':'sum'}).add_suffix('_total')
df.merge(gc, left_on='A', right_index=True)
pandas 有些功能用起来就和SQL一样，前面有说过类似JOIN的操作橘猫吃不胖：pandas回顾小结（三）-合并与拼接zhuanlan.zhihu.com聚合也是SQL中很常用的操作DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=<object obj...
import
pandas
as pd
df = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score':[3,5,6,7,8,9,10,11,14]})
【问题场景】
在对销售
数据
进行上卷的时候，使用dataframe进行
group
by操作，发现
group
by之后的"销售金额"的和比没有进行
group
by之前的和要少几百万。由于
数据
量有几十万条，不可能一条一条的对比是那些
数据
没有进行计算。百度一个多小时，没有结果。
然后不同角度去检查dataframe的问题，使用info查看dataframe信息的时候，看到一个字段有缺失值；
【解决办法】
对在
group
by函数中需要分组的列进行缺失值填充，然后再进行
group
by操作和
聚合
函数。
我们虽然能统计这一列的计数，但是如果我们想根据某一行的类型来计量各类不同项的计数。比如以下这张表：
想要根据不同的Vend_id来计算列的数目（用通俗的话就是说想知道BRS01、DLL01、FNG01分别有多少个）。需要用到如下语句：
输出如下：
SELECT vend_id ,
count(vend_id
SELECT m.`full_name` AS "商户名称", m.`code` AS "商户编号", s.`full_name` AS "门店名称", s.`code` AS "门店编号", MIN(s.`create_time` ) AS '门店进件日期',IFNULL(SUM(amount), 0) AS "交易总金额", IFNULL(COUNT(*),0) AS "交易总笔数", cm.`name` AS "所属客户经理"
`store` s LEFT JOIN...
很无语！！！！
经过多方查证
其实是因为my
sql
5.7版本对这个查询进行优化了，认为子查询中的order by可以进行忽略，只要Derived table里不包含如下条件就可以进行优化：
1. UNION clause
2.
GROUP
BY
3. DISTINCT
4.A...
使用
GROUP
ING SETS 的
GROUP
BY 子句可以生成一个等效于由多个简单
GROUP
BY 子句的 UNION ALL 生成的结果集
示例:(
sql
server 2008 R2)
创建测试
数据
库及表并插入测试
数据
use master
CREATE DATABASE db_sales
use db_sales
CREATE TABLE [dbo].[t
在
Pandas
中使用
group
by 函数可以对
数据
进行分组。可以指定一个或多个列作为分组键，然后进行
聚合
操作。
如果要删除分组后重复的行，可以在
group
by 函数后使用 drop_duplicates() 方法。
import
pandas
as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'] * 3,
'B': [1, 2, 3] * 3,
'C': [4, 5, 6] * 3})
# 首先按 'A' 和 'B' 分组
group
ed = df.
group
by(['A', 'B']).sum()
# 删除分组后重复的行
group
ed =
group
ed.drop_duplicates()
这将
会
返回一个新的 dataframe，里面没有重复行。
