groupby

最新推荐文章于 2025-09-28 11:18:51 发布
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本文详细介绍了如何使用Pandas库中的groupby方法对数据进行分组，并展示了如何通过设置as_index参数来控制结果的索引形式。此外，还介绍了如何使用pivot方法对数据进行透视表操作，实现更复杂的数据整理需求。 
groupby  
col=col.groupby(['id','money'],as_index=False).sum()

按照id  和 money  这两个特征进行转换新表并自动排序       并对其他列进行sum求和  count等

id  money   a          b

1      1         x         y

2      1         xx         yy

3      2         x         yyy

4      7         xxx         y

 

 

重新索引

pivot(index='id',columns='money',values='a').reset_index()     fillna(0)

money      1    1   2   7

id

1               x    0     0   0

2

3

4

----------------------------------------------------------------

as_index=False 和 as_index=True


 
df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]})
print df
print
print df.groupby('books', as_index=True).sum()
print
print df.groupby('books', as_index=False).sum()
 

  books  price
0   bk1     12
1   bk1     12
2   bk1     12
3   bk2     15
4   bk2     15
5   bk3     17
 
       price
books       
bk1       36
bk2       30
bk3       17
 
  books  price
0   bk1     36
1   bk2     30
2   bk3     17
----------------------------------------------------------------------------------

Spark中groupBy算子详解介绍
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08-16 1171
这个算子在Spark中非常常见，常常在一些任务场景中我们需要对数据按照指定的key进行分组，然后每组的数据执行进一步的逻辑。
Django框架models使用group by详解
12-20
Django框架models使用group by详解： 首先，看下列代码： UserData.objects.filter(hubid=sensorid,time__range=(time2,time1)).values(‘hour’).annotate(sum_out=Sum(‘outdoor’), sum_in=Sum(‘indoor’), sum_eat=Sum(‘kitchen’), sum_wash=Sum(‘toilet’)).order_by(‘hour’) 上述代码相当于sql语句： select Sum(‘outdoor’) as sum_out,Sum(‘indoor
深入理解 MySQL 中 GROUP BY 的用法：从基础到实战
最新发布
lsp_kudang的博客
09-28 1501
在 MySQL 中，GROUP BY是一个用于对查询结果进行分组的关键字。将具有相同字段值的多行数据“合并”成一组，然后对每组执行聚合计算。💡 简单理解：“按某个维度归类，再统计每类的情况”按部门统计员工人数按商品类别统计销售额按日期统计订单量✅分组依据要明确✅非聚字段必分组✅过滤条件分前后（WHERE / HAVING）✅索引加速 GROUP BY✅先理解逻辑，再写 SQL掌握GROUP BY，你就掌握了 SQL 数据分析的半壁江山！
mysql group by 用法解析(详细)
hjwang1的专栏
02-18 1万+
转自：http://www.5iphp.com/comment/3 group by 用法解析 group by语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。 SELECT子句中的列名必须为分组列或列函数。列函数对于GROUP BY子句定义的每个组各返回一个结果。 某个员工信息表结构和数据如下：   id  name  dept  s
SQL之group by
weixin_34239592的博客
02-26 2165
转自:理解group by   先来看下表1，表名为test：   表1 　　执行如下SQL语句： 1 2 SELECT name FROM test GROUP BY name 　　你应该很容易知道运行的结果，没错，就是下表2：   表2 　　可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“...
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C# 中的GroupBy的动态拼接问题及GroupBy用法介绍 C# 中的GroupBy的动态拼接问题是指在使用GroupBy方法时，如何动态地指定要分组的字段名或表达式。这种问题的解决方案是使用反射机制来获取对象的属性值，并将其作为...
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深度分析mysql GROUP BY 与 ORDER BY
12-15
本文就和大家一起深入研究下mysql中group by与order by.下面是我模拟我的内容表   我现在需要取出每个分类中最新的内容 select * from test group by category_id order by `date` 结果如下   明显。这不是我想...
sql中 order by 和 group by的区别
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group by 从英文里理解就是分组。必须有“聚合函数”来配合才能使用，使用时至少需要一个分组标志字段。 什么是“聚合函数”？  像sum()、count()、avg()等都是“聚合函数”  使用group by 的目的就是要将数据...
深入解析mysql中order by与group by的顺序问题
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mysql 中order by 与group by的顺序是：selectfromwheregroup byorder by注意：group by 比order by先执行，order by不会对group by 内部进行排序，如果group by后只有一条记录，那么order by 将无效。要查出group ...
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http://blog.youkuaiyun.com/leonis_v/article/details/51832916
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group by #查询 group by col是将符合where条件的记录按特定的col进行分组，然后使用聚合函数对组进行统计； #count(*)打印出每组的记录数； #min(*),*打印出组内col最小的行；max与min同理。 #sum(col):计算出组内的col列的总和 #avg(col)：计算出组内col列的平均值 SELECT MIN(createDate) AS su...
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GROUP BY
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<think>我们正在讨论GROUP BY的使用方法。根据用户的问题，他之前询问了关于SUM(CASE WHEN ...)的用法，现在转向GROUP BY。根据引用[1][2][3]，GROUP BY通常用于分组统计，并与聚合函数（如SUM, COUNT, AVG等）一起使用。同时，引用[2][3]提到GROUP BY ALL在SQL Server中已被弃用，而Access中不支持GROUP BY ALL，但支持多列分组。 因此，我将围绕以下结构组织回答： 1. GROUP BY的基本语法和用途 2. 与聚合函数的结合使用 3. 多列分组 4. HAVING子句的使用 5. 注意事项（如GROUP BY ALL的弃用） 6. 示例演示 同时，我会根据引用[4]提到可以通过字典或Series进行分组（虽然这是Python pandas中的用法，但这里用户问的是SQL），所以重点放在SQL上。 注意：用户引用的[4]是Python pandas的groupby，但用户当前问题明确是SQL的GROUP BY，所以主要参考引用[1][2][3]。</think>### GROUP BY 使用方法详解 #### 一、基本概念与语法 **GROUP BY** 用于将查询结果按指定列分组，通常与聚合函数（SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN）配合使用[^1][^2]： ```sql SELECT 分组列, 聚合函数(列) FROM 表名 GROUP BY 分组列; ``` #### 二、核心功能解析 1. **单列分组** 统计各部门员工数量： ```sql SELECT department, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department; ``` **结果示例**： | department | employee_count | |------------|----------------| | A | 15 | | B | 22 | | C | 8 | 2. **多列分组** 统计各部门+职级的平均薪资（Access/SQL通用写法）： ```sql SELECT department, job_level, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department, job_level; -- 多列分组[^2][^3] ``` 3. **与聚合函数组合** ```sql SELECT department, SUM(salary) AS total_salary, AVG(salary) AS avg_salary, MAX(salary) AS max_salary FROM employees GROUP BY department; ``` #### 三、HAVING 子句的用法 用于对分组结果进行过滤（WHERE 不能用于聚合结果）： ```sql SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department HAVING AVG(salary) > 50000; -- 筛选平均薪资>5万的部门[^1] ``` #### 四、注意事项与技巧 1. **SELECT 列的限制** SELECT 中的非聚合列必须出现在 GROUP BY 中： ```sql -- 正确 SELECT department, job_title, SUM(salary) GROUP BY department, job_title -- 错误（job_title未在GROUP BY中） SELECT department, job_title, SUM(salary) GROUP BY department ``` 2. **GROUP BY ALL 的弃用** SQL Server 的 `GROUP BY ALL` 已被标记为弃用，应避免使用[^2][^3]： ```sql -- 不推荐（未来版本移除） SELECT department, SUM(salary) GROUP BY ALL department -- 替代方案 SELECT department, SUM(salary) GROUP BY department ``` 3. **NULL 值处理** GROUP BY 会将所有 NULL 值归为一组： ```sql SELECT department, COUNT(*) FROM employees -- NULL部门会被单独分组 GROUP BY department; ``` #### 五、完整示例 ```sql -- 统计2020年后入职的各部门员工数及平均薪资 SELECT department, COUNT(*) AS headcount, ROUND(AVG(salary), 2) AS avg_salary FROM employees WHERE hire_date >= '2020-01-01' GROUP BY department HAVING COUNT(*) > 5 ORDER BY avg_salary DESC; ``` #### 六、性能优化建议 1. **索引优化** 为分组列创建索引： ```sql CREATE INDEX idx_dept ON employees(department); ``` 2. **减少分组列数量** 不必要的分组列会增加计算开销 3. **先过滤再分组** 使用 WHERE 提前过滤数据： ```sql SELECT department, AVG(salary) FROM employees WHERE salary > 30000 -- 先过滤 GROUP BY department; ``` > 💡 **典型应用场景**：销售报表、用户行为分析、库存统计等需要分组汇总的场景[^1]。
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