group-by 相关问题

GROUP BY是SQL关系数据库标准中的一个命令，用于将共享字段值的一组行折叠为单个行。可以在组中的其他字段（例如SUM（）或AVG（））上执行聚合函数，以将相关数据整理为单个值。

我有一个具有3个评估点的长格式数据集，例如： dataset = data.frame（ id = c（1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5），评估= C（1,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1,2,3,1,2,3）， SCOREA = C（7,9,5，Na，5，...

r dataframe dplyr group-by tidyr

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我正在尝试在接受第一次医疗诊断（

sql group-by count teradata teradata-sql-assistant

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如何获得一个月的最高金额我有一个带有两列的表 [日期] [count] 日期数数 2022-01-13 8 2022-01-18 14 2022-01-25 24 2022-02-08 50 2022-02-15 15 2022-03-01 6 2022-03-09 32 2022-03-15 10 我想获得

sql postgresql group-by

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从4个sql表中重新撤回，带有两个计数/组按值？

i有4个表Tblproducts，tblsellers，tblviewedtimes，tblContactedTimes，带有以下列。我们如何检索以下摘要： tblcontactedtimes 塞勒里德客户ID productid 联系时间 ...

sql sql-server join group-by

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如何计算多个group_by的差异，而均值为时间0值

r group-by

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跨三列的共同出现，同时忽略重复项

我有以下数据框架（现实中更大）。

python pandas dataframe group-by count

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卑鄙的价值与特殊依赖关系

python pandas group-by mean

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集体by之后，将列转换为新行我有熊猫数据框。我需要将一些列转换为行。每3行中，数据框在前两列中具有相同的数据。因此，我还需要6列，就像您在我的前任中看到的...

shopCode Product Code Score 111 Apple 123 0.70 111 Apple 456 0.75 111 Apple 789 0.80 222 Orange 142 0.66 222 Orange 136 0.83 222 Orange 623 0.76

python pandas group-by pivot

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在pandas

python pandas dataframe replace group-by

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将一个以前行的值与当前行相结合

r group-by data.table row rowwise

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我有一个像这样组织的Excel表（+7000行）： |组1 |第2组|第3组|第4组|区域|价值对于定义的区域和组过滤器的组合，我想计算总和（a），...

excel group-by ranking

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使用Groupby聚集

python pandas group-by aggregate

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sql从最后一个记录中检索数据

t-sql group-by

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组通过email_id，然后获得最大的日期

GROUP BY

mysql group-by min mysql-5.7

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最常见的价值及其计数我正在试图找到在一系列年份在任何一年中提交最多申请的人的名字。每个应用程序是数据框中的自己的行。它是随附的一年

python pandas dataframe group-by pivot-table

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公路我拥有一家企业，并拥有以下每月销售表：月销售额 01 5 02 12 03 8 04 23 05 27 06 17 07 15 08 18 09 14 10 9 11 11 12 6 我想创建一个桌子...

group-by powerbi powerquery

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在包含聚合的表达式上执行聚合函数

sql t-sql group-by

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通行函数进入熊猫集团

python pandas function group-by apply

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sql查询以获取与另一列的最大值相对应的列值？

mysql sql group-by max aggregate-functions

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根据PANDAS DataFrame中的最接近的最后日期创建新列我有一个看起来像熊猫的数据框数据= { '日期'：['2024-07-14'，'2024-07-14'，'2024-07-14'，'2024-07-14'，'2024-07-14'，'2024-03-- 14'，'2024-03-14'，'2024-03-14'，'2024-02-14'，'2024-02-10'，'2024-0 ...

pandas dataframe group-by

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