2024年9月groupby计数（sql groupby分组多列统计）

　　⑴groupby计数（sqlgroupby分组多列统计

　　⑵sqlgroupby分组多列统计

　　⑶createtabletests(yeardatetimeyeartoyear,typechar(),valueint);altertabletestsaltercolomnyearint;insertintotestsvalues(,,);insertintotestsvalues(,,);insertintotestsvalues(,,);insertintotestsvalues(,,);insertintotestsvalues(,,);YEAR??TYPE???VALUE?????????????????????????????????????????????????????转为：YEAR??TYPE??TYPE??TYPE???????????????????????????这时候我们除了用到GROUPBY之外还需要CASEWHEN，SQL如下：SELECTyear,SUM(CASEWHENtype=THENvalueELSEEND)astype,SUM(CASEWHENtype=THENvalueELSEEND)astype,SUM(CASEWHENtype=THENvalueELSEEND)astype,FROMtable_testGROUPBYyear十步理解SQL：

　　⑷mysql分组之后如何统计记录条数，gourpby之后的count

　　⑸需要准备的工具：电脑，sql数据库。

　　⑹首先新建一个test表，有id,name,second三个字段，其中name字段有重复数据。

　　⑺输入“selectname,max(second)fromtestgroupbyname”语句，点击运行。

　　⑻可以看到已经查询出按name分组后取出的second最大的一条记录。

　　⑼以输入“selectname,max(second)fromtestgroupbynameorderbymax(second)desc”语句，按分组后second最大值进行降序。

　　⑽如果想查询mysql分组后最小的一条记录，输入“selectname,min(second)fromtestgroupbyname”语句，点击运行即可。

　　⑾如何在datatable中使用groupby进行分组统计

　　⑿dt.Columns.Add(dc);dt.Columns.Add(dc);dt.Columns.Add(dc);dt.Columns.Add(dc);DataRowdr=dt.NewRow();dr=“北京“;dr=“北京仓库“;dr=““;dr=“货到付款“;dt.Rows.Add(dr);DataRowdr=dt.NewRow();dr=“北京“;dr=“上海仓库“;

　　⒀如何在两个字段上使用GROUPBY并在SQL中计数

　　⒁当然是可以的，例如：表：table(FId,Fclass,Fscore),用最高效最简单的SQL列出各班成绩最高的列表，显示班级，成绩两个字段。selectfclass,max(fscore)fromtablegroupbyfclass,fid

　　⒂编程中的groupby是什么意思

　　⒃groupby是分组的意思，一般用在sql查询语句中，功能是可以将查询结果按照groupby后面的字段进行分组显示例如：selectname，sex，addressfromtb_infogroupbyname显示结果会是将所有姓名一样的记录顺序显示如果后面没有groupbyname那么查询结果可能是姓名交替显示

　　⒄python里groupby进行分组统计，为什么老实反馈numpy的事

　　⒅我们已最简单的方法给你解答，你要根据你自己的方式方法去解决问题，给已合理的答案，你已明确的问题来提问相关内容已非处合理的方式问你解答

　　⒆pythonpandasgroupby分组后的数据怎么用

　　⒇pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式：》》》importpandasaspd》》》df=pd.DataFrame({’key’:,...’data’:np.random.randn(),...’data’:np.random.randn()})》》》dfdatadatakeykey-..aone-..atwo.-.bone.-.btwo-.-.aone假设你想要按key进行分组，并计算data列的平均值，我们可以访问data，并根据key调用groupby：》》》grouped=df)》》》grouped《pandas.core.groupby.SeriesGroupByobjectatxD》变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：》》》grouped.mean()keya-.b.dtype:float说明：数据（Series根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key，是因为原始DataFrame的列df就叫这个名字。、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：》》》means=df).mean()》》》meanskeykeyaone-.two-.bone.two.dtype:float通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成：》》》means.unstack()keyowokeya-.-.b..在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：》》》states=np.array().mean()California-..Ohio.-.dtype:float、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象用作分组将：》》》df.groupby(’key’).mean()datadatakeya-..b.-.》》》df.groupby().mean()datadatakeykeyaone-.-.two-..bone.-.two.-.说明：在执行df.groupby(’key’).mean()时，结果中没有key列。这是因为df不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：》》》df.groupby().size()keykeyaowobowodtype:int注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。、对分组进行迭代GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成。看看下面这个简单的数据集：》》》forname,groupindf.groupby(’key’):...print(name)...print(group)...adatadatakeykey-..aone-..atwo-.-.aonebdatadatakeykey.-.bone.-.btwo对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：》》》for(k,k),groupindf.groupby():...printk,k...printgroup...aonedatadatakeykey-..aone-.-.aoneatwodatadatakeykey-..atwobonedatadatakeykey.-.bonebtwodatadatakeykey.-.btwo当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：》》》pieces=dict(list(df.groupby(’key’)))》》》piecesgroupby默认是在axis=上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：》》》df.dtypesdatafloatdatafloatkeyobjectkeyobjectdtype:object》》》grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=)》》》dict(list(grouped)){dtype(’O’):keykeyaoneatwobonebtwoaone,dtype(’float’):datadata-..-...-..-.-.-.}》》》grouped《pandas.core.groupby.DataFrameGroupByobjectatxF》》》》list(grouped)、选取一个或一组列对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串或一组（字符串数组列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：》》》df.groupby(’key’)《pandas.core.groupby.DataFrameGroupByobjectatxF》和以下代码是等效的：》》》df)《pandas.core.groupby.SeriesGroupByobjectatxE》尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：》》》df.groupby(.mean()keykeyaone-.two.bone-.two-.Name:data,dtype:float这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明：》》》s_grouped=df.groupby(》》》s_grouped《pandas.core.groupby.SeriesGroupByobjectatxB》》》》s_grouped.mean()keykeyaone-.two.bone-.two-.Name:data,dtype:float、通过字典或Series进行分组除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：》》》people=pd.DataFrame(np.random.randn(,),...columns==np.nan假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：》》》mapping={’a’:’red’,’b’:’red’,’c’:’blue’,...’d’:’blue’,’e’:’red’,’f’:’orange’}》》》mapping{’a’:’red’,’c’:’blue’,’b’:’red’,’e’:’red’,’d’:’blue’,’f’:’orange’}》》》type(mapping)《type’dict’》现在，只需将这个字典传给groupby即可：》》》by_column=people.groupby(mapping,axis=)》》》by_column《pandas.core.groupby.DataFrameGroupByobjectatxF》》》》by_column.sum()blueredJoe-.-.Steve-..Wes..Jim..Travis-.-.Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：》》》map_series=pd.Series(mapping)》》》map_seriesaredbredcbluedblueeredforangedtype:object》》》people.groupby(map_series,axis=).count()blueredJoeSteveWesJimTravis、通过函数进行分组相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：》》people.groupby(len).sum()abcde...-.....-.-.-.-..-.-.将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：》》》key_list=).min()abcdeone.-..-.-.two.....one...-.-.two-.-..-.-.、根据索引级别分组层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：》》》columns=pd.MultiIndex.from_arrays(》》》hier_df=pd.DataFrame(np.random.randn(,),columns=columns)》》》hier_dfctyUSJPtenor-..-.-.-.-...-....-.-..-.-..-..》》》hier_df.groupby(level=’cty’,axis=).count()ctyJPUS

　　⒈我想分类计数，用什么函数

　　⒉可以用进制来计数，如二进制八进制进制。其中进制是以一位当二进制的四位。相对来说比较方便。另外你还可以用线性函数来对数划分区域，这样不止可以计数还能相应算出他们的大小变化得出最值。

　　⒊python中groupby()函数的统计列是DataFrame中的索引列应该怎么写

　　⒋访问某一列可以通过b,dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要