数据分组是对相同类别的数据进行汇总，而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总，所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等，本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视，下面一起来学习。...普通分组 普通的数据分组这里使用的GROUP BY函数，同时使用COUNT函数进行计数。...CASE WHEN分组 CASE WHEN函数用来对数据进行判断和分组，下面的代码中我们对score列的值进行判断，score大于90为优秀，score大于80为良好，score大于70为中等, score...多列分组 而对多列数据分组，可以在GROUP BY后面跟多个字段，下面这条SQL语句同时根据课程号和学号进行分组，然后以分数和降序排列。...数据透视 在SQL中想要达到数据透视表的功能，需要GROUP BY与CASE WHEN结合使用，下面这条SQL语句可以计算不同分数段的人数，现用CASE WHEN对不同的分数段进行分类，然后，用GROUP
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。...、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...---- 3.神奇的aggregate方法 前面用的聚合函数都是直接在DataFrameGroupBy上调用，这样做每一列都是同一种汇总运算，且一次只能使用一种汇总运算。
对于我们不关心的行，这两列的值都为nan。第三步再进行去重计数操作。...可以看到，同样得到了5，11的结果。如果你有其他更好的实现方法，欢迎一起探讨交流。...四、窗口函数 row_number hive中的row_number函数通常用来分组计数，每组内的序号从1开始增加，且没有重复值。比如我们对每个uid的订单按照订单时间倒序排列，获取其排序的序号。...(ascending=False, method='first').astype(int) #为了便于查看rk的效果,对原来的数据按照uid和时间进行排序，结果和SQL一致 order.sort_values...首先我们要把groupby的结果索引重置一下，然后再进行遍历，和赋值，最后将每一个series拼接起来。我采用的是链接中的第一种方式。由于是遍历，效率可能比较低下，读者可以尝试下链接里的另一种方式。
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。...GROUP BY GROUPING SETS ((department, city), (department), ()); 按照多列进行分组计数： SELECT country, region, city...综合考虑上述注意事项和优化建议，可以更好地处理和利用数据库中的 NULL 值，提高查询的准确性和性能。...多列去重 多列情况下的复杂性： 在多列情况下，DISTINCT 可能需要比较复杂的排序和比较操作，影响性能。...在大数据环境下，可能需要考虑其他方法来达到相同的目的，以保证查询性能。 八、总结 聚合函数是SQL中重要的工具，用于对数据进行汇总和计算。
WITH ROLLUP：在 GROUP 分组字段的基础上再进行统计数据。...HAVING 和 WHERE 的差别 这里有另一种理解方法，WHERE 在数据分组前进行过滤，HAVING 在数据分组后进行过滤。这是一个重要的区别，WHERE 排除的行不包括在分组中。...一对一关系 (夫妻关系) 从表的主键即是外键 一对多关系(部门和职员的关系) 从表有一个键作为外键 多对多(学生老师关系) 需要一个中间表, 然后指定两个外键 一般主表的记录数会少...., where 改成 on select xxx列 from 表A inner join 表b on 条件1=xxx 自然版 sql 的一对一, 多对多关系 子查询 有多个 select 关键字 可以出现的位置...❑ 智能化的结果——虽然基于通配符和正则表达式的搜索提供了非常灵活的搜索，但它们都不能提供一种智能化的选择结果的方法。
该索引对如下类型的查询有效： 全值匹配(和索引中所有列进行匹配) 匹配最左前缀(只使用索引的第一列) 匹配范围值 匹配列前缀(匹配某一列的值的开头部分) 精确匹配某一列并范围匹配另外一列 只访问索引的查询...索引合并有时候是一种优化的结构，但实际上更多时候说明了表上的索引建的很糟糕： 当出现服务器对多个索引做香蕉操作时，（通常有多个and条件），通常意味着需要一个包含所有相关列的多列索引，而不是多个独立的单列索引...选择合适的索引列顺序 正确的顺序依赖于使用该索引的查询，并且需要同事考虑如何更好的满足排序和分组的需要。...在一个多列的B-Tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照从左到右进行排序，所以索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求...，并且是按照查找表中的某个列进行分组，那么通常采用查找表的标识列分组的效率会比其他列更好 优化group by with rollup 分组查询的一个变种就是要求mysql对返回的分组结果在做一次超级聚合
SELECT 子句 在经过前面的过滤和分组操作后，MySQL会执行SELECT子句，选择查询结果中需要返回的列。这时才会真正从数据集中挑选出我们想要的字段。...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。...通过合理安排各个子句，我们可以更好地控制查询的行为和性能。希望这篇文章能帮助你更好地理解MySQL查询的执行过程，提高SQL查询优化的能力。
我们使用多维度拆解分析方法，来拆解一下问题：每天每个城市有多少新增房源 1）要求的维度：每天、每个城市 2）要求的数值：新增房源个数 所以这里是一个典型的分组汇总问题。...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。
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 num_cust from customers； 这条SQL语句利用count（*）对customers表中所有行计数，计数值在num_cust中返回； select count（cust_email...） 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...）； 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...）的那些分组； having和where的区别： where在数据分组前进行过滤，having在数据分组后进行过滤；where排除的行不包括在分组中（这可能会改变计算值，从而影响having子句中基于这些值过滤掉的分组
(dropna=False)：查看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 数据选取 df[col...([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
--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...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...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的
大卸八块 数据框的应用编程接口（API）支持对数据“大卸八块”的方法，包括通过名字或位置“查询”行、列和单元格，过滤行，等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误的值和超出常规范围的数据。...数据框的特点 数据框实际上是分布式的，这使得它成为一种具有容错能力和高可用性的数据结构。 惰性求值是一种计算策略，只有在使用值的时候才对表达式进行计算，避免了重复计算。...这个方法会提供我们指定列的统计概要信息，如果没有指定列名，它会提供这个数据框对象的统计信息。 5. 查询多列 如果我们要从数据框中查询多个指定列，我们可以用select方法。 6....加载数据 这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据： 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。...这里，我们将要基于Race列对数据框进行分组，然后计算各分组的行数（使用count方法），如此我们可以找出某个特定种族的记录数。 4.
Ø 唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列值保持唯一性。 Ø 主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为”PRIMARY KEY”。...单列索引和多列索引（复合索引） 索引可以是单列索引，也可以是多列索引。对相关的列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径之一。 多列索引： MySQL可以为多个列创建索引。...一个索引可以包括15个列。对于某些列类型，可以索引列的左前缀，列的顺序非常重要。 多列索引可以视为包含通过连接索引列的值而创建的值的排序的数组。...例如： SELECT MIN(key2), MAX (key2) FROM tb WHERE key1=10; Ø 如果对一个可用关键字的最左面的前缀进行了排序或分组(例如，ORDER BY key_part...合理的建立索引的建议： (1) 越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
因为对于 pandas 来说，如下： 代码就4句，最关键的其实只有3句，分别表示： 加载数据 按"票根号"分组统计数量 数量大于1的总和 这不就是一个正常人的处理思维吗？...数据分析中的数据处理，需要你的代码赶上你的思维速度，只有简洁的语言才能做到。 按理说，sql 应该是更好的选择，但实际上很多复杂需求实现，sql 需要大量的嵌套查询，此时就一点都不简洁了。...---- Python 需要单独安装，因此他比不上 vba 这是一种无聊的结论，因为任何自动化工具都需要安装，比如学习性价比最高的 Sql ，他也需要安装相应的驱动程序才能执行。...方式非常多，除了上面的做法，还可以"生还列求和，看看是否等于记录行数" 前一个需求中使用的 filter 就是可以接受一段逻辑(函数)，pandas 负责帮你分组，你只需要在函数中描述出符合条件的逻辑即可...但是分组后，每一组的处理逻辑却是变化的，由使用者临时决定，比如之前的需求分组中我们有时候需要计数，有时候需要筛选。筛选的逻辑也是千变万化。
聚合函数又叫组函数，通常是对表中的数据进行统计和计算，一般结合分组（group by）来使用，用于统计和计算分组数据 常用的聚合函数: count(col): 表示求指定列的总行数 max(col):...); 3、小结 子查询是一个完整的SQL语句，子查询被嵌入到一对小括号里面 数据库设计之三范式 1、数据库设计之三范式的介绍 范式: 对设计数据库提出的一些规范，目前有迹可寻的共有8种范式，一般遵守3范式即可...E-R模型的效果图: 说明： 实体: 用矩形表示，并标注实体名称 属性: 用椭圆表示，并标注属性名称， 关系: 用菱形表示，并标注关系名称 一对一 一对多 多对多 一对一的关系： 说明： 关系也是一种数据...说明： 多对多关系，新建一张表C，这个表只有两个字段，一个用于存储A的主键值，一个用于存储B的主键值 6、小结 范式就是设计数据库的一些通用规范。...开发流程是先画出E-R模型，然后根据三范式设计数据库中的表结构 外键SQL语句的编写 1、外键约束作用 外键约束:对外键字段的值进行更新和插入时会和引用表中字段的数据进行验证，数据如果不合法则更新和插入会失败
在pandas里可以使用中括号或者loc，iloc等多种方式进行列选择，可以选择一列或多列。loc方式可以直接写列名，iloc方式需要指定索引，即第几列。...如果仅仅想知道有多少个uid，不关注具体值的话，可以参考右边的SQL，pandas用nunique()方法实现，而SQL里就需要用到一个count聚合函数与distinct组合的方式，表示去重并计数。...前面提到的count是一种聚合函数，表示计数，除此外还有sum表示求和，max,min表示最大最小值等。pandas和SQL都支持聚合操作。例如我们求每个uid有多少订单量。...熟悉pandas的朋友应该能想到，pandas的这种分组操作有一种专门的术语叫“分箱”，相应的函数为cut,qcut，能实现同样的效果。为了保持和SQL操作的一致性，此处采用了map函数的方式。...pandas中，可以使用前文提到的方式进行选择操作，之后可以直接对目标列进行赋值，SQL中需要使用update关键字进行表的更新。示例如下：将年龄小于20的用户年龄改为20。
这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...） read_spss：读取spss格式数据（一种统计分析软件数据格式） read_stata：读取stata格式数据（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库...Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area
s.value_counts(dropna=False) # 查看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.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
，运用具体例子更好地认识和学习Pandas在数据分析方面的独特魅力。...DataFrame表示的是矩阵的数据表，二维双索引数据结构，包括行索引和列索引。Series是一种一维数组型对象，仅包含一个值序列与一个索引。本文所涉及的数据结构主要是DataFrame。...图片图片注意：若有的时候数据集列数过多，无法展示多列，出现省略号，此时可以使用pandas中的set_option()进行显示设置。...按照movie_id和title进行分组，并计算评分均值，取前5个数据。...图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法，常见于EXCEL中，数据透视表按列输入数据，输出时
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