mysql groupy by多个字段_mysql group by 实现对多个字段进行分组

MySQL的GROUP BY语句用于对多个字段进行分组,以获取基于这些字段的统计数据。例如,对于一个学生选课表,可以使用GROUP BY Subject, Semester来统计每门课程每个学期的选课人数。这将把具有相同Subject和Semester值的记录分到同一组,并计算每个组的数量。" 137215003,22836833,Android SVG动画实战:绘制中国地图,"['android', 'ui', '动画', 'SVG', '绘制']

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mysql group by 实现对多个字段进行分组

发布时间:2020-10-30 20:47:29

来源:亿速云

阅读:135

作者:Leah

今天就跟大家聊聊有关mysql group by 实现对多个字段进行分组,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

在平时的开发任务中我们经常会用到MYSQL的GROUP BY分组, 用来获取数据表中以分组字段为依据的统计数据。

比如有一个学生选课表,表结构如下:Table: Subject_Selection

Subject  Semester  Attendee

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

ITB001  1     John

ITB001  1     Bob

ITB001  1     Mickey

ITB001  2     Jenny

ITB001  2     James

MKB114  1     John

MKB114  1     Erica

我们想统计每门课程有多少个学生报名,应用如下SQL:

SELECT Subject, Count(*)

FROM Subject_Selection

GROUP BY Subject

得到如下结果:Subject  Count

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

ITB001   5

MKB114   2

因为表里记录了有5个学生选择ITB001,2个学生选择了MKB114。

产生这个结果的原因是:

GROUP BY X意思是将所有具有相同X字段值的记录放到一个分组里。

那么GROUP BY X, Y呢?

GROUP BY X, Y意思是将所有具有相同X字段值和Y字段值的记录放到一个分组里。

我们下面再接着要求统计出每门学科每个学期有多少人选择,应用如下SQL:

SELECT Subject, Semester, Count(*)

FROM Subject_Selection

GROUP BY Subject, Semester

上面SQL的意思是,对Subject_Selection表中的数据进行分组,将具有相同Subject和Semester字段值的记录放到同一个分组里去, 然后对每个分组中的数据应用聚合函数(COUNT,SUM, AVG,etc)。

得到的结果是:Subject  Semester  Count

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

ITB001   1     3

ITB001   2     2

MKB114   1     2

从表中的记录我们可以看出这个分组结果是正确的有3个学生在第一学期选择了ITB001, 2个学生在第二学期选择了ITB001,还有两个学生在第一学期选择了MKB114, 没人在第二学期选择MKB114。

看完上述内容,你们对mysql group by 实现对多个字段进行分组有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。

可以使用 pandas 的 groupby 和 apply 方法来实现这个功能,具体步骤如下: 1. 使用 groupby 方法将 DataFrame 按照多个字段进行分组。 2. 对于每个分组,使用 apply 方法对该组内的数据进行处理。在 apply 方法中,可以访问该组内的所有数据,并对它们进行处理。 3. 对于每个分组的第一个元素,将该元素的首字段填充。 代码示例如下: ```python import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16] }) # 对 DataFrame 按照 A 和 B 两个字段进行分组,并对每个分组进行处理 df = df.groupby(['A', 'B']).apply(lambda x: x if x.name[1] != x.iloc[0]['B'] else x.assign(A=x.iloc[0]['A'])) # 输出处理后的 DataFrame print(df) ``` 输出结果如下: ``` A B C D 0 foo one 1 9 1 foo one 2 10 2 foo two 3 11 3 bar three 4 12 4 foo two 5 13 5 bar two 6 14 6 foo one 7 15 7 bar three 8 16 ``` 在这个例子中,我们对 DataFrame 按照 A 和 B 两个字段进行分组,并对每个分组进行处理。对于每个分组,我们使用了 apply 方法,并在其中访问了该组内的所有数据。在 apply 方法中,我们首先判断该组的第一个元素的 B 字段是否与该组内的其他元素的 B 字段相同。如果不相同,则不进行任何处理;否则,我们将该组内所有元素的 A 字段都赋值为该组的第一个元素的 A 字段。这样,就实现了“对于每个分组的第一个元素,将该元素的首字段填充”的功能。
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