按groupby和ratio的SQL返回值最小值

是指在使用SQL语句进行数据查询时，通过使用group by和ratio函数来对数据进行分组和计算比例，并返回满足条件的最小值。

具体的SQL语句可以如下所示：

SELECT MIN(ratio) AS min_ratio
FROM table_name
GROUP BY column_name

其中，table_name是要查询的数据表的名称，column_name是要进行分组的列名，ratio是要计算的比例值。

这个SQL语句的作用是按照column_name列进行分组，并计算每个分组中ratio的最小值。最终返回每个分组的最小值作为结果。

这种查询可以用于各种场景，例如统计每个地区的销售额占比最小的产品，或者计算每个部门的员工工资占比最小的员工等。

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Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...返回值: 注意返回的是**DataFrameGroupBy对象**,而不是一个DataFrame对象。...、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。...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...("客户分类") #分组键是列名 df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行计数运算和求和运算 df.groupby("客户分类").

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

', header=0) # 从 SQL 表/库导入数据 pd.read_sql(query, connection_object) # 从 JSON 格式的字符串导入数据 pd.read_json(json_string...返回所有行的均值，下同 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() # 返回每一列的最小值...依次计算相邻x个元素的标准差 ds.rolling(x).min() #依次计算相邻x个元素的最小值 ds.rolling(x).max() #依次计算相邻x个元素的最大值 08 数据清理 df.columns...(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 # 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.pivot_table(index=col1,

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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..., 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']) data.apply...,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来进行解决，如果需要按照共同列进行合并...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 pd.date_range('1/1/2000', periods=7) df.std() # 返回每一列的标准差

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数据分组技术GroupBy和数据聚合Aggregation

按列分组加入这里按照city这一列进行分组： g = df.groupby(df['city']) 12 g = df.groupby(df['city']) 得到一个DataFrameGroupBy...() # 将北京的行求平均g.mean() # 对整个表求平均g.max() # 对整个表求最大值g.min() # 对整个表求最小值...GroupBy的操作过程以求平均值为例： GroupBy对一个group中的某一组取平均值，得到的结果为series，而对整个分组对象取平均值，得到的是dataframe。...分组对象转化为列表和字典转换成列表直接通过list方法，然后每一个分组就是字典中的一个元素： dict(list(g)) # 所有分组 dict(list(g))['BJ']...遍历DataFrameGroupBy对象中的数据： for name, group_df in g: print(name) print(group_df) //类似于SQL中的 select

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Pandas速查手册中文版

)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据...(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...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...([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形式的join 数据统计...：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差

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查找最大值（最小值）索引 iris_gb.idxmax() # 按sepal_length最大值这个条件进行了筛选 sepal_largest = iris.loc[iris_gb['sepal length...降序对值进行排序 df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然后 col2 按降序排序 df.groupby...(col) #从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby...=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg...df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差 16个函数，用于数据清洗

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()# 查看数值型列的汇总统计...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差数据合并： df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部...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...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)

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文件 df.to_sql(table_name, connection_object) 写入一个SQL表 df.to_json(filename) 写入JSON格式的文件创建测试对象用于测试的代码...) 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...) 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(...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

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特征工程系列：聚合特征构造以及转换特征构造

对于表格数据，特征构建意味着将特征进行混合或组合以得到新的特征，或通过对特征进行分解或切分来构造新的特征；对于文本数据，特征够自己按意味着设计出针对特定问题的文本指标；对于图像数据，这意味着自动过滤，得到相关的结构...用 N1 和 N2 表示数值特征，用C1和C2表示类别特征（C2还可以是连续值特征离散化后的取值），利用 pandas 的 groupby 操作，可以创造出以下几种有意义的新特征： display(df.head...4）分组统计最小值 min(N1)_by(C1) 例子：购买行为至今天数最小值（最近一次购买至今天数）。...程序实现 # 最大值 df['Feature'] = df.apply(lambda x: max(x['X1'], x['X2']), axis=1) 8.最小值特征 min(X1, X2) 例子：公司地址和宿舍地址距离商业中心的最小距离...程序实现 # 最小值 df['Feature'] = df.apply(lambda x: min(x['X1'], x['X2']), axis=1) 9.排名编码特征按特征值对全体样本进行排序，以排序序号作为特征

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orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序...("列名", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值 groupBy("列名", ...).avg(列名) 求平均值 ...groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...三、聚合类方法有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...，对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。...下面用几个简单的例子演示其具体使用方式：聚合Series 在对Series进行聚合时，因为只有1列，所以可以不使用字典的形式传递参数，直接传入函数名列表即可： #求count列的最小值、最大值以及中位数

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，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组。...) 可以看到，这里返回的是单列结果，每个元素是返回值组成的元组，这时若想直接得到各列分开的结果，需要用到zip(*zipped)来解开元组序列，从而得到分离的多列返回值： a, b = zip(*data.apply...三、聚合类方法有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...，对v2列进行中位数、最大值、最小值操作。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法序号方法说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...9 reindex 通过标签选取行或列 10 get_value 通过行和列标签选取单一值 11 set_value 通过行和列标签选取单一值举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析序号方法说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax()...举例：.groupby用法 group_by_name=salaries.groupby('name') print(type(group_by_name)) 输出结果为： <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集

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举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法序号方法说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...通过行和列标签选取单一值举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析序号方法说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax() 计算数据最大值所在位置的索引...举例：.groupby用法 group_by_name=salaries.groupby('name') print(type(group_by_name) 输出结果为： <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集

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Pandas从入门到放弃

第三类方法常用于获取多个列，其返回值也是一个DataFrame。...（4）DataFrame 数据查询数据查询的方法可以分为以下五类：按区间查找、按条件查找、按数值查找、按列表查找、按函数查找。这里以df.loc方法为例，df.iloc方法类似。...使用file.describe()对所有数字列进行统计，返回值中统计了个数、均值、标准差、最小值、25%-75%分位数、最大值 file.describe() 通过file[].mean()或file[...例如对“level”、“place_of_production”两个列同时进行分组，希望看到每个工厂都生成了哪些类别的物品，每个类别的数字特征的均值和求和是多少 df = file2.groupby([...'place_of_production','level']).agg([np.mean, np.sum]) df 进一步，分析各个工厂生产不同类别商品的数量的均值和求和 df2 = file2.groupby

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1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual...over（）分析时要求的排序，即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容一样，那么sql语句中的排序将先执行,分析函数在分析时就不必再排序； ...b) 两者不一致：如果sql语句中的order by不满足与分析函数配合的开窗函数over（）分析时要求的排序，即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容不一样...而前面的MIN或者MAX则是在KEEP的结果集中取某一字段的最大值或最小值。 ...（默认为1）第五个是指定返回值的类型，如果该参数为0，则返回值为匹配位置的第一个字符，如果该值为非0则返回匹配值的最后一个位置。

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希望根据学校和性别进行分组，统计身高的均值可以写出： df.groupby(['School', 'Gender'])['Height'].mean() # School...('year').lifeExp.agg([np.mean,np.std,np.count_nonzero]) 变换函数与transform方法变换函数的返回值为同长度的序列，最常用的内置变换函数是累计函数...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续的处理不要影响数据的条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL的窗口函数) def my_zscore...']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。...['new_column'], axis=1) # 按行最后的检查部分是按行传入apply方法，lambda row 是标明传入的是行，可以简单理解为df['new_column'] = 0或原值，执行了五次

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Pandas常用命令汇总，建议收藏！

Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。 Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() #...统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count() # 对DataFrame进行分组并重置索引 grouped_data = df.groupby('column_name

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降序对值进行排序 df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然后 col2 按降序排序 df.groupby...(col) #从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby...=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg...') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...# 返回每列中的最高值 df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差

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