group-by 相关问题

我有一个字典，其中键为字符串类型，值为整数类型列表，如下所示：字典。可以说我向其中添加了元素：字典我有一个字典，其中键为字符串类型，值为整数类型列表，如下所示：字典. 假设我向其中添加了元素： Dictionary<string, List<int>> check2 = new Dictionary<string, List<int>>(); check2.Add("LD010101", new List<int> { 1, 2, 3 }); check2.Add("LD010201", new List<int> { 1 }); check2.Add("LD030101", new List<int> { 2, 3, 4 }); check2.Add("LD030201", new List<int> { 1, 3, 4 }); check2.Add("LD040101", new List<int> { 5, 1, 4 }); check2.Add("LD050101", new List<int> { 1, 3, 4 }); 现在我想根据整数值应用分组并过滤它。假设 group by 过滤器为 2。那么输出必须是像 Dictionary 这样的字典，因此使用过滤器 2，输出将是这样的字典： key:2, Value: {"LD010101","LD030101"} 结合使用过滤（例如使用 LINQ 的 .Where() 方法）和 List.Contains(): var filter = 2; var value = check2 .Where(el => el.Value.Contains(filter)) .Select(el => el.Key) .ToList(); var newDict = new Dictionary<int, List<string>> { { filter, value } };

c# linq dictionary group-by grouping

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SQL 分组然后过滤[重复]

我有两个表如下：表 A：联系人联系人_主要_号码显示名称 1 史密斯、乔 2 美国能源部，唐娜 3 杰瑞、汤姆 4 贝蒂·克罗克表 B：联系说明联系人_备注_主要_号码

sql filter group-by

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SQL QUERY 按时间范围报告产量分组依据

嗨，我是 SQL 世界的新手。我想计算系统的开启和关闭时间以及每次运行时的总产量。谢谢。这是原始数据的示例。时间戳系统状况产量磅/秒

datetime group-by

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如何按一列分组，然后按第二列进行总结

我有一个包含两个 ID 字段的数据框，类似于以下内容：编号1 编号2 姓名 5 6 苹果1 5 7 阿普利 6 7 应用 3 7 苹果2 我试图首先按第一个 ID 进行分组，然后按第二个 ID 进行分组，所以...

r group-by grouping

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如何按一个 ID 字段然后按第二个 ID 字段进行分组？

r group-by grouping

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在sqlite中使用group by选择每组中的第一行

我有一个sqlite表。我正在尝试获取每组的第一行。尽管早些时候也有过同样的问题。我在 sqlite 中找不到解决方案。我的桌子看起来像这样： ...

sqlite group-by

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使用R studio中的Group_by函数按多个变量分组计算平均值

我有一张桌子是这样设置的地点复制物种值A A A A 1 A A 乙 2 A 乙 A 3 乙 A A 3 乙 A 乙 4 乙乙乙 6 乙乙 C 2 C A A 5 C A 乙 6 我想计算 A 值的平均值...

r dplyr group-by

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获取具有不同组合的数据帧的聚合

这里完全是 pyspark 菜鸟。我有一个与此类似的数据框： df = Spark.createDataFrame([ 行(ttype='C', amt='12.99', dt='2024/01/01'), Row(ttype='D', amt='21.99', dt='2024/02/15'), 行（t类型...

python apache-spark pyspark group-by

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Pandas，如何将第 1 列按第 2 列与第 1 列的绝对最大值分组，而不将第 1 列更改为绝对值？

所以可以说我有一个像这样的 df_1 ：地板紫外线 1 1 -2 2 1 3 3 1 -5 4 1 4 5 2 14 6 2 -15 我写了这段代码：输出_df = df_1.loc[df_1.groupby("

pandas group-by

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按多列分组并根据未分组的列值提取顶部行

我正在尝试解决一个非常类似于以下内容的问题：https://platform.stratascratch.com/coding/10362-top-monthly-sellers?code_type=2 这里我的数据框为：产品销售市场

python pandas dataframe group-by

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在 Pandas 中的多列上使用 groupby 和条件 lambda 变换时出现问题

我对使用 Pandas 时出现的奇怪行为感到好奇。我最初的目的是，对于数据中的每个组，当该列包含超过 x% 的缺失时，将列中的所有值替换为 NA

python pandas group-by

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如何在 Pandas Dataframe 中对两列的组合列表进行分组向量化

我有一个数据框，需要从数据框列的所有可能组合中按两列进行分组 ['A','B','C','D','E','F','G' ] 将 pandas 导入为 pd d = {'A': [0,1,1,0,0,1,0,0], 'B': [1,1,...

pandas group-by vectorization combinations

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pandas `.groupby()` 不会做任何事情，包括 `as_index` 如果它检测到 apply 函数没有做任何事情？

Pandas .groupby() 如果知道不需要做任何事情，它就会变得“聪明”？有一个 df 测试 = pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 15}, {'a':1, 'b': 14}]) 如果我们这样做 test.groupby('a').apply(lambda x: x.iloc...

pandas group-by

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