一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
①使用count（*）对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（null）还是非空值； ②使用count（column）对特定列中具有值的行进行计数，忽略null值； select count（...） as cum_cust from customers； 这条SQL语句使用count（cust_email）对cust_email列中有值的行进行计数； PS：如果指定列名，则指定列的值为空的行被count...，包括返回文本列的最小值；但用于文本数据时，如果数据按相应的列排序，则min（）返回最前面的行（min（）函数忽略列值为null的行） 5、sum（）函数 sum（）函数用来返回指定列值的和（总计）；例子如下...by子句指示指示MySQL分组数据，然后都每个组而不是整个结果集进行聚集；关于group by使用，请注意以下规则： ①group by子句可以包含任意数目的列（使得对分组进行嵌套，为数据分组提供更细致的控制...）； ②如果在group by子句中嵌套分组，数据将在最后规定的分组上进行汇总，即：建立分组时，指定的所有列都一起计算（所以不能从个别列取回数据）； ③group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式
在编写SQL查询语句时，我们通常会按如下顺序书写： sql复制代码SELECT [DISTINCT] column1, column2, ......sql 复制代码 WHERE table1.status = 'active' 4. GROUP BY 子句 如果查询语句中包含GROUP BY子句，MySQL会对过滤后的数据进行分组。...这一步是按指定的列对数据进行升序或降序排序。 sql 复制代码 ORDER BY table1.category DESC 9. LIMIT 子句 最后，LIMIT子句限制返回的行数。...WHERE products.status = ‘active’ - 过滤掉状态不是’active’的行。 GROUP BY category - 对剩余的数据按category列进行分组。...HAVING COUNT(id) > 1 - 过滤分组后计数大于1的组。 SELECT DISTINCT category, COUNT(id) - 选择category列和每组的计数，去重。
) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1...=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...、quantile 求分位数 （2）按多列进行分组 按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算
id,name, age FROM student WHERE id = 10003②分组聚合在 SQL 中，分组聚合是指将数据按某个或多个列进行分组，并对每个组应用聚合函数以汇总数据。...分组（GROUP BY）：使用 GROUP BY 语句对结果集中的数据进行分组，通常基于一个或多个列聚合函数：在分组后，可以使用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等）计算每个组的统计数据聚合列...：在查询中被聚合函数处理的列，这类函数用于对一组数据执行计算，并返回一个单一的结果，例如 COUNT()、SUM()、AVG() 等非聚合列：在查询中未被聚合函数处理的列，通常用于直接显示结果，它们可以是用作分组的列或仅仅用于选择结果基础语法...③排序定义：排序 (Sorting)是指按照指定的列对查询结果集进行排列。...接着，对结果进行分组与聚合（GROUP BY），再提取所需的列（SELECT）。随后，对结果进行排序（ORDER BY），最后限制返回的记录数量或进行分页（LIMIT）。
将数据按照每天、每个城市的维度分组（group by），分组后对房源的个数进行汇总（count求房源号这一列有多少行） 2.如何分组？...按“每天”分组后如下图： image.png 在第一步的基础上，按“每个城市”分组如下图： image.png 这样就完成了从时间和城市两个维度的分组拆解，分组在SQL中用group by image.png...现在组已经分好了，我们只需要看每个分组中的房源号个数计数，就完成了分组计数。...计数在SQL中用count(计数字段)来表示，这里的count就是一种聚合函数，与分组函数group by常常搭配使用。...image.png 查询结果： image.png 【本题考点】 1.当遇到“每个”问题，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的用“汇总分析”解决 2.考查对聚合函数的了解，count的实际用法,常见的汇总函数如下
], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame....join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值
，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值...、最小值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max'...),on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join，默认按照索引来进行合并，如果df1和df2有共同字段时，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix
三、GROUP BY 子句 3.1 分组数据 基本概念 GROUP BY 子句用于将查询结果集按照一个或多个列进行分组，以便对每个组应用聚合函数。...通过将查询结果分组，可以对每个组进行统计、计算，提供更详细的汇总信息，适用于数据分析和报告生成。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...4.3 GROUPING SETS GROUPING SETS：多组聚合数据 GROUPING SETS 是 SQL 中用于对多个列进行分组的扩展语法，允许同时按照多个列对数据进行聚合。...优化建议 索引和 NULL： 对包含 NULL 值的列进行索引时要小心。在某些数据库系统中，NULL 值可能不会被索引，导致性能问题。
df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min...df.concat([df1, df2],axis=1) # 将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL...升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc...=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply
，其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID --DepartmentID将数据集进行了分组；然后再进行各个组的统计数据分别有多少； --如果不用count(*) 而用类似下面的语法 select...by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；最后用having 子句去掉不符合条件的组 ex: 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过...将数据集进行了分组；然后再进行各个组的统计数据分别有多少； –如果不用count(*) 而用类似下面的语法 select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment...by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；最后用having 子句去掉不符合条件的组 ex: 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过...将数据集进行了分组；然后再进行各个组的统计数据分别有多少； –如果不用count(*) 而用类似下面的语法 select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment
Series对象的唯⼀值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值...'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第⼀⾏ df.iloc[0,0] # 返回第⼀列的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max...⾏与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执⾏SQL形式的join，默认按照索引来进⾏合并，如果
举个例子，查询每个国家的 GDP 总量： SELECT COUNT(GDP) FROM amazing_table GROUP BY country 返回的结果就会按照国家进行分组，这时，聚合函数就变成了在组内聚合...多字段分组聚合 GROUP BY 可以对多个维度使用，含义等价于表格查询时行/列拖入多个维度。 上面是 BI 查询工具视角，如果没有上下文，可以看下面这个递进描述： 按照多个字段进行分组聚合。...GROUP BY + WHERE WHERE 是根据行进行条件筛选的。因此 GROUP BY + WHERE 并不是在组内做筛选，而是对整体做筛选。...GROUP BY + HAVING HAVING 是根据组进行条件筛选的。...总结 聚合函数 + 分组可以实现大部分简单 SQL 需求，在写 SQL 表达式时，需要思考这样的表达式是如何计算的，比如 MAX(c1), c2 是合理的，而 SUM(c1), c2 这个 c2 就是无意义的
注：这里只能求出最大年龄，要想显示年龄最大的学生全部信息，需要用到之后的子查询。 数据分组（GROUP BY)： SQL中数据可以按列名分组，搭配聚合函数十分实用。...但并不是每个位置嵌套子查询都是有意义并实用的，这里对几种有实际意义的子查询进行说明。 现有表两张：一张学生表、一张班表。id相关联 ? ?...还有种情况就是在子查询或联接查询时，主查询及子查询均为对同一张表进行操作，为主、子查询中的表加上不同的别名能够很好的区分哪些列的操作是在主查询中进行的，哪些列的操作是在子查询中进行的，下文会有实例说明。...通过上面两例，应该可以明白子查询在WHERE中嵌套的作用。通过子查询中返回的列值来作为比较对象，在WHERE中运用不同的比较运算符来对其进行比较，从而得到结果。...上文提到的例子中，第一个例子求学生对应班级名的即为相关子查询，其中WHERE c.class_id=s.class_id 即为相关条件。其他的例子均只对一张表进行操作，为非相关子查询。
自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....lookup，loc的一种特殊形式，分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果： ?...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...count、value_counts，前者既适用于series也适用于dataframe，用于按列统计个数，实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series，执行分组统计，并默认按频数高低执行降序排列...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。
SQL命令 GROUP BY SELECT子句，它根据一个或多个列对查询的结果行进行分组。 大纲 SELECT ......GROUP BY根据字段的大写字母排序规则，使用SQLUPPER排序规则对字段的值进行分组。 只有字母大小写不同的字段值被分组在一起。 分组字段值全部以大写字母返回。...不要将不同的字母组合在一起(返回实际的字母): 通过对GROUP BY字段应用%EXACT排序功能，GROUP BY可以对值进行区分大小写的分组。...依次选择系统管理、配置、SQL和对象设置、SQL。查看和编辑GROUP BY和DISTINCT查询必须生成原始值复选框。默认情况下，此复选框未选中。此默认设置按字母值的大写排序规则对字母值进行分组。...带有GROUP BY子句的SELECT语句返回所做的所有数据修改，无论它们是否已提交。 示例 下面的示例按名称的首字母对名称进行分组。它返回首字母、共享该首字母的姓名计数以及一个Name值的示例。
SQL标准的制定使得几乎所有的数据库厂家都采用SQL语言作为其数据库语言。但各家又在SQL标准的基础上进行扩充，形成自己的语言。...FROM子句：指定查询对象(基本表或视图) WHERE子句：指定查询条件 GROUP BY子句：对查询结果按指定列的值分组，该属性列值相等的元组为一个组。...HAVING短语：筛选出只有满足指定条件的组 ORDER BY子句：对查询结果表按指定列值的升序或降序排序 3.4.2 单表查询 查询仅涉及一个表，是一种最简单的查询操作 1....对查询结果分组 使用GROUP BY子句分组，细化聚集函数的作用对象（范围）。对查询结果分组后，聚集函数将分别作用于每个组。...– GROUP BY子句的作用对象是查询的中间结果表； – 分组方法：按指定的一列或多列值分组，值相等的为一组； – 使用GROUP BY子句后，SELECT子句的列名列表中只能出现分组属性和聚集函数
select aid,author,type from Article order by aid; 对多个查询列进行排序（order by a,b:a排序的基础上，b再排序)： #Article表按aid...)，需要先对字段进行转码然后排序 select * from Article order by convert(type using gbk); SELECT grop by子句 对条件进行分组排序...having count(*)>5; with rollup实现在分组统计数据基础上再进行统计 #将Article按author进行分组，再统计每个人的总文章数 select author,sum(articles...(*) from Article; #COUNT(column)对特定列中具有值的行进行计数，忽略NULL值 #统计文章数 select count(articles) from Article;...FROM:要检索的数据表 WHERE:行级过滤 ... GROUP BY:分组说明 HAVING：组级过滤 ... ORDER BY：输出时排序 ... LIMIT：要检索的行数 ...
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