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。
MWE。 df <- tibble(ID = c(1:12), Group = c(rep(1,3), rep(2,3), rep(3,3), rep(4,3)), Choice = c( rep(1.5, 3), round(rnorm(n=9,mean=10,sd=5), digits = 1) ) )
如何通过两个分组变量从 pandas groupby 获取相对频率？
假设我的数据如下： 导入日期时间 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({'datetime': [datetime.datetime(2024, 11, 27, 0), datetime.datetime(2024, 11, 27, 1), datetime.datetime(2024, ...
我正在 Kaggle 上使用 SpaceShipTitanic 数据集。 我有一个df。我想按一列进行分组，根据该组找到第二列的模式，并将该组中的所有 np.NaN 值填充到
相当于 df[duplicate(df[,subset]),] 的 dplyr 是什么，即对于基于子集列的每组重复项，保留除第一个匹配项之外的所有行？ 这将显示所有重复的行，
我有一个时间序列，行之间的子序列具有相同的时间增量，但所有子序列之间的时间增量并不相同。 系列 >>> 时间戳 2018-06-12 08:01:00 0.5456 ...
我有以下数据框： ABC 1 3 2 1 7 7 1 7 7 1 5 4 2 2 1 2 8 8 2 4 5 3 5 3 3 1 9 3 4 4 我想做的是针对相同的每组......
如何使用 ggplot2 在具有离散 x 刻度的分组箱线图之间移动刻度和标签？
当然已经问过，但我正在努力寻找适合我的情况的明确解决方案。 如何在分组箱线图之间移动刻度（而不是以它们为中心）以便定义小时间隔？ 在...
我有一个表，每行都包含有关用户加载的页面的数据。其中一个字段是该点击的用户代理。如何按浏览器对结果进行分组？我可以按普通用户 ag 进行分组...
如何在 group_concat() 中使用 DISTINCT，同时还使用其分隔符参数？
我想要每个城镇和城镇组的名称： 选择城镇，GROUP_CONCAT(DISTINCT name,';') 来自我的表 WHERE 操作不为空 按城镇分组； ';'在GROUP_CONCAT中指定分隔符。如果...
我有一个包含 81 个不同数据帧的数据帧列表。 我想计算每个数据帧中同一列的平均值。基于平均值我想比较和增长...
我有这个输入数据框 输入_df： C1 C2 C3 一个 1 12/06/2012 一个 2 13/06/2012 乙 3 12/06/2012 乙 4 17/06/2012 C 5 14/06/2012 转换后，我想得到这种 DataFrame 组...
我正在尝试为 Polars 中的数据构建蒙特卡罗模拟器。 我正在尝试按列进行分组，对组进行重新采样，然后将聚合列表按原始顺序解压......
以下两者有什么区别 - df.select(min("工资")).show() 和 df.agg({'工资':'分钟'}).show() 另外，这两者有什么区别—— df.groupBy("离开...
这是我的例子。我正在分组、排序并检测从一行到另一行的变化。 将 pandas 导入为 pd 导入日期时间 my_df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'], ...
MySQL 查询使用 SUM 和 GROUP BY 花费太多时间
当我从查询中删除 sum 和 group by 部分时，时间显着减少到 1 秒以下。 执行上面的查询需要2分钟，除了
我有一个数据框。我想按 col1 分组，按 col3 排序并检测 col2 中行与行之间的变化。 这是我的例子： 将 pandas 导入为 pd 导入日期时间 my_df = pd.DataFrame({'col1': ['a'...
Oracle SQL - 在 Group By 中使用子查询
我有两个单独运行良好的查询，我需要将它们组合起来。一个查询使用“Group By”，另一个查询使用子查询。 第一个查询： 选择 LH.AISLE AS“过道&qu...
我有一个消息表，它存储谁在什么时间向谁发送什么消息。消息表有以下列 ID号/整数 身体字符串 来自 uuid 到 uuid 插入日期时间
我正在尝试使用groupby计算加权平均值。但是，我正在处理数据框中的空值。 df = pd.DataFrame({ '组': ['a', 'a', 'a', 'a'], 'x': [10, 20, np.nan, 2...