group by 的 sum 求和

本文介绍了一个复杂的SQL查询案例,该查询旨在从webproxylogA表和MSP_USERB表中选择特定字段,并按日期、用户名等进行分组,同时计算不同小时段内的处理时间总和。此案例适用于那些需要对大量日志数据进行复杂汇总分析的场景。

select
LogTime = Convert(char(10),LogTime,111),
UPPER(LTRIM(ClientUserName)),
COMPANY,
DEPT_ID,
[NAME],
ProcessingTime =sum( ProcessingTime),
H_00 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 0 then  ProcessingTime else 0 end),
H_01 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 1 then  ProcessingTime else 0 end),
H_02 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 2 then  ProcessingTime else 0 end),
H_03 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 3 then  ProcessingTime else 0 end),
H_04 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 4 then  ProcessingTime else 0 end),
H_05 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 5 then  ProcessingTime else 0 end),
H_06 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 6 then  ProcessingTime else 0 end),
H_07 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 7 then  ProcessingTime else 0 end),
H_08 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 8 then  ProcessingTime else 0 end),
H_09 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 9 then  ProcessingTime else 0 end),
H_10 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 10 then  ProcessingTime else 0 end),
H_11 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 11 then  ProcessingTime else 0 end),
H_12 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 12 then  ProcessingTime else 0 end),
H_13 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 13 then  ProcessingTime else 0 end),
H_14 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 14 then  ProcessingTime else 0 end),
H_15 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 15 then  ProcessingTime else 0 end),
H_16 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 16 then  ProcessingTime else 0 end),
H_17 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 17 then  ProcessingTime else 0 end),
H_18 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 18 then  ProcessingTime else 0 end),
H_19 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 19 then  ProcessingTime else 0 end),
H_20 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 20 then  ProcessingTime else 0 end),
H_21 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 21 then  ProcessingTime else 0 end),
H_22 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 22 then  ProcessingTime else 0 end),
H_23 = sum(Case  datepart(Hour,LogTime)
when 23 then  ProcessingTime else 0 end)
from webproxylog A,MSP_USER B
where  --Convert(char(10),LogTime,111) > @VAR_DATE  ---AND    (ClientUserName LIKE 'UNIMICRON%')
--and
 ClientUserName <> 'anonymous' and a.ClientUserName=b.NETWORK_ACC
group by Convert(char(10),LogTime,111),UPPER(LTRIM(ClientUserName)),COMPANY,DEPT_ID,NAME;

<think> 我们正在讨论Pandas中的groupby函数,特别是关于默认求和的行为。根据引用内容,groupby函数用于分组统计,而求和是常见的聚合操作之一。用户询问的是默认求和的具体原理及情况。 首先,在Pandas中,当我们使用groupby()方法进行分组时,通常需要配合一个聚合函数(如sum、mean等)来得到分组后的统计结果。但是,用户提到了“默认求和”,这可能是指在某些情况下,如果没有显式指定聚合函数,groupby会如何表现。 根据Pandas的官方文档和常规用法,groupby对象本身并不会直接进行任何聚合操作,除非我们调用聚合方法。因此,直接使用groupby而不指定聚合函数不会产生求和结果,而是生成一个GroupBy对象,我们可以在这个对象上应用各种操作。 但是,有一种情况可能被用户理解为“默认求和”:当我们对数值列进行分组后调用sum()方法时,sum就是聚合函数,它会将每个组内的数值列进行求和。这可能是用户所说的“默认求和”的情况。 另外,引用[5]中展示了一个例子:`grouped = data[column].groupby(data['编码'])` 然后调用 `dfnew=grouped.sum()`。这里,他们显式调用了sum()方法来实现求和。 因此,我们可以总结: 1. groupby()函数本身不进行求和,它只是创建一个分组对象。 2. 求和操作需要显式调用sum()方法。 3. 默认情况下,对数值列使用sum()方法,会忽略非数值列(除非使用agg()并指定列)。 此外,引用[2]中提到,从数学角度看,分组求和可以表示为: $$ g_i = \sum_{j=1}^{n_i} x_{ij} $$ 其中,$g_i$是第i组的求和结果,$x_{ij}$是第i组中的第j个样本,$n_i$是第i组的样本数。 在Pandas中,当我们执行类似`df.groupby('key')['value'].sum()`的操作时,就会计算每个'key'组中'value'列的和。 关于引用[3]和[4]中的例子,它们分别展示了分组后使用cumsum(累计求和)和通过映射分组后再求和。这些也是分组后应用不同聚合函数的例子。 所以,回答用户的问题: - groupby默认并不求和,需要显式调用sum()方法。 - 求和原理:对每个分组内的指定列(数值列)求和,非数值列会被自动排除(除非事先选择数值列)。 - 常见情况:分组后调用sum(),会返回一个以分组列为索引,其余数值列求和后的DataFrame(或Series,取决于选择列的方式)。 为了更清晰,我们可以给出一个简单的例子: 假设有一个DataFrame: key value 0 A 1 1 A 2 2 B 3 3 B 4 执行:`df.groupby('key').sum()` 得到: value key A 3 B 7 这里,我们显式调用了sum()方法。 如果用户的问题是为什么有时候没有调用聚合函数却得到了结果,那可能是因为在分组后进行了其他操作(如size()、count()等),或者使用了其他默认聚合的方法(如描述性统计的聚合)。 因此,强调:默认情况下,groupby()后必须使用聚合函数(如sum, mean, max等)才能得到聚合结果。 最后,根据引用[5]中的代码,我们可以看到分组求和的典型用法: ```python grouped = data[column].groupby(data['编码']) dfnew = grouped.sum() ``` 希望这些解释能帮助用户理解。 </think> 在 Pandas 中,`groupby` 本身**并不执行默认求和**,它是一个分组操作符,必须配合聚合函数(如 `.sum()`)才能实现求和功能。以下是关键原理和情况的详细说明: --- ### **1. 核心原理** - **分组阶段**:`groupby()` 按指定列的值将数据拆分为多个子集(分组),但不执行计算。 - 数学表示:将数据集 $S$ 划分为 $k$ 个互斥子集 $G_i$,满足 $S = \bigcup_{i=1}^{k} G_i$ 且 $G_i \cap G_j = \empty$(当 $i \neq j$) - **聚合阶段**:需显式调用聚合函数(如 `.sum()`)对每个分组 $G_i$ 计算统计量: - 求和公式:$ \text{sum}_i = \sum_{x \in G_i} x_\text{target} $ - 其中 $x_\text{target}$ 是待求和的数值列 ```python # 必须显式调用 .sum() 才能求和 df.groupby('分组列')['数值列'].sum() ``` --- ### **2. 默认行为解析** | 情况 | 行为 | 示例 | |------|------|------| | **不指定聚合函数** | 返回 `DataFrameGroupBy` 对象,**无计算结果** | `df.groupby('部门')` → 仅生成分组对象 | | **调用 `.sum()`** | 对**所有数值列**分组求和,非数值列自动排除 | `df.groupby('部门').sum()` → 对数值列求和 | | **单列求和** | 通过 `[列名]` 指定目标列 | `df.groupby('部门')['销售额'].sum()` | --- ### **3. 求和时的关键特性** 1. **自动过滤非数值列** 如分组含字符串列,求和时会自动忽略(引用[5]示例中的 `店铺名称` 列不会被求和)。 2. **缺失值处理** `NaN` 值在求和时被视作 `0`(可通过 `skipna=False` 调整为忽略求和)。 3. **多级分组求和** 支持按多列分组(如部门+月份): ```python df.groupby(['部门', '月份'])['销售额'].sum() ``` 4. **自定义分组映射** 可通过字典/函数定义分组逻辑(引用[4]示例): ```python mapping = {'A': '东部', 'B': '西部'} df.groupby(mapping)['销量'].sum() # 按映射分组求和 ``` --- ### **4. 典型场景示例** 参考引用[5]的销售数据处理: ```python # 按商品编码分组,对销量求和 grouped = data['销量'].groupby(data['编码']) sum_result = grouped.sum() # 显式调用sum() ``` --- ### **5. 常见误区** - **误以为 `groupby` 自动求和**:实际必须追加 `.sum()` 方法。 - **混淆分组与聚合**:分组(`groupby`)仅定义分组规则,聚合(`.sum()`/`.mean()`)执行计算。 - **忽略非数值列**:若需对非数值列操作(如计数),需用 `.size()` 或 `.count()`。 如需进一步探讨分组后的累计求和(如引用[3]的 `cumsum`)或多维聚合技术,可参考相关扩展问题[^1][^2][^3][^4][^5]。 --- ### 相关问题 1. `groupby` 后除了求和,还有哪些常用聚合函数? 2. 如何实现分组后对多列应用不同聚合函数(如同时求和与均值)? 3. 分组求和时如何处理重复数据? 4. 如何将分组求和的结果与原数据合并(如引用[5]的 `merge` 操作)? 5. 分组求和与 `pivot_table` 有何性能差异? [^1]: pandas中groupby函数用法详解 [^2]: 分类统计与GroupBy概念 [^3]: 分组累计求和cumsum示例 [^4]: 映射分组与求和 [^5]: 分组求和与数据合并实战
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