当我试图编写一个按时间列排序的SQLstatement时,我遇到了一些困难,该列以varchar格式按升序排列。下面是我的SQL语句:
SELECT mrtpopTime, mrtpopAmt
FROM tm_mrtpop
WHERE mrtpopName = ''
ORDER BY mrtpopTime
我得到了以下结果:
从图片中可以看出,它是按字符排序的。不管怎么说,是否有这样的分类:
0:00, 1:00, 2:00, 3:00 all the way to 23:00
有什么想法吗?提前谢谢。
我试图为每个val使用另一列ts对值id进行排序。
# imports
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import SparkSession as ss
import pandas as pd
# create dummy data
pdf = pd.DataFrame( [['2',2,'cat'],['1',1,'dog'],['1',2,'cat'],['2',3,'cat'],
我想按两列对数据进行排序,但其中一列总是升序,而另一列则根据第一列的值在升序和降序之间切换。换句话说,当第一列增加时,排序从上升到下降,反之亦然。
我的动机是,我试图对一组数据进行排序,这些数据是按时间顺序在空间上索引的。测量数据的方法是向上蛇行,然后在网格中来回移动。我希望按y值进行升序排序,然后每当y值增加时,在x值中来回排序。我不知道如何用df.sort_values()或df.groupby()来改变整个数据格式。
我正试着把这个分类
X position | Y position | Data
0 0 '1st'
我有两列要分类。我希望它看上去像下面的样子,A栏首先按前两个字母排序,然后再按B栏排序。
Column A - Column B
AB - Info 3339876
AB - Data 3339877
AB - Data 3339878
AC - Info 3339123
AC - Data 3339124
AC - Info 3339125
AD - Info 3339456
AD - Info 3339457
AD - Data
我输入的dataframe有两列:
df
c1 c2
0 a 8
1 a 3
2 b 2
3 c 1
4 b 10
5 c 8
6 a 10
7 c 7
我希望对上述数据进行排序,以便'c1‘列中的值按顺序( as )显示,相应的列'c2’值按升序(或降序)排列,如下所示:
df_out:
c1 c2
0 a 3
1 b 2
2 c 1
3 a 8
4 b 10
5 c 7
6 a 10
7 c 8
请建议如何实施这种排序/排序。
我有一个Pandas数据帧,如下所示:
ID Cat
1 SF
1 W
1 F
2 R64
2 SF
2 F
第一列是标识符,第二列包含分类数据,顺序如下:R64 < SF < F < W
我想要一个新的数据帧,它包含每个ID的最大分类值。生成的数据帧应如下所示:
ID Cat
1 W
2 F
我尝试了来自的解决方案,但它似乎不适用于分类数据:df.groupby("ID", as_index=False).Cat.max()
这种方法的结果如下所示:
ID number
1 SF
2 SF
我像这样声明分类列:
我有一个数据集
Name System
A AZ
A NaN
B AZ
B NaN
B NaN
C AY
C AY
D AZ
E AY
E AY
E NaN
F AZ
F AZ
F NaN
使用此数据集,我需要根据特定“名称”重复"System“的次数对数据集进行聚类。
在上面的例子中,名称A、B和D有一个" AZ“”子集“,而C、E有两个"AY”子集,而F有两个AZ,因此它是一个不同的集群。我们可
我正试图按照某一年的最高值(即2018年的值)对我的组对象进行排序。但是,没有成功。
码
aggs = {'sales':'sum')
df.groupby(by=['segment', 'year'].agg(aggs)
默认结果大熊猫分组时的
(按Level0按字母顺序排序,然后按Level1进行升序)
Segment Year Sales
A 2016 2
A 2017 10
A 2018 6
B 2016 1
B 2017 4
B 2018 8
预期结果:
Segment Year Sales
我有一个包含两个分类变量的数据帧。我想为每个类别添加第三列升序索引,其中一个类别嵌套在另一个类别中。 示例: import pandas as pd
foo = ['a','a','a','a','b','b','b','b']
bar = [0,0,1,1,0,0,1,1]
df = pd.DataFrame({'foo':foo,'bar':bar}) 这为您提供了: foo bar
0 a 0
1 a
我试图对每天收集的一系列数据进行分类。我收集的数据大致如下所示:
Location Ticket Part Quantity
B 1003 Thing 2 3
B 8001 Thing 4 5
A 4002 Thing 3 1
A 1001 Thing 1 1
C 8003 Thing 1 7
B 4003 Thing 5 2
A 1002 Thing 1 4
B 8002
我有以下SQL查询,我想将其转换为pyspark。我想使用两个列pp和gender,并在pyspark中执行以下操作 %sql
SELECT pp
, SUM(CASE WHEN Gender = 'M'
THEN 1.0 ELSE 0.0 END) /
COUNT(1) AS gender_score
, count(1) AS total
FROM df
WHERE gender in ('M', 'F')
GROUP BY pp
HAVING
我想让我的列表按升序排列,我该怎么做呢?我试过了,但没有成功。
CODE:
PhonebookAdapter adapter; // My Phonebook Adapter Class
final List<Phonebook> listOfPhonebook = new ArrayList<Phonebook>();
...
...
adapter = new PhonebookAdapter(this, listOfPhonebook);
list.setAdapter(adapter);
我想按两列(Name和Budget)对数据帧进行分组,然后按第三个参数(Prio)对聚合结果进行排序。
Name Budget Prio Quantity
peter A 2 12
B 1 123
joe A 3 34
B 1 51
C 2 43
我已经检查了这个,它非常有用,并导致了以下输出。但是,我不能通过第三个参数(Prio)进行排序。
df_agg = df.
我对dbTable日期记录列表的查询按周分组,而sort the list & nested days in descending date order不起作用。这样就有一个按周分类的组,而不是按降序排序一周的集合和嵌套的天数。
我有一张这样的桌子,上面有一张POdateRecordsTable的列表-
Id | Date | Week# | PO | ContractorId
给定DateTime.Now,以及周一的weekStarting --如何对记录进行分组/聚合/排序( records for ),按降序排序外部周列表和nesteddayslist。
POdateRecor
我正在尝试以升序运行此查询:
SELECT title,project_index
FROM projectdetail
WHERE project_index BETWEEN 1 AND 6
ORDER BY title, project_index ASC;
我需要两列按升序排列,但上面的查询返回的结果中只有一列按ASC顺序排列。
即使在看了几个例子之后,我似乎也不能正确地理解。
我有这段代码,它很高兴地将我的网格视图按升序重新排序:
// gridViewSorting and ConvertSortDirectionToSql are both necessary to ensure the gridview can sort when their column headers are
// clicked. You must remember to add (AllowSorting="True" OnSorting="gridViewSorting") to
我有一个对象列表,每个对象看起来都是这样的:
public class Item
{
public string Id { get; set; }
public DateTime Timestamp { get; set; }
public string Status { get; set; }
}
在我的列表中,相同的Id可能重复出现,但具有不同的时间戳和状态值。因此,示例列表(以JSON符号表示)可能如下所示:
[
{
"Id": "123",
"Timestamp": "2017-06-2
我被要求对一个数据集应用条件排序,并且我正在设法通过LINQ来实现这一点。在这个特定的领域中,采购订单可以标记为主订单或次要订单。用于确定初级/二级地位的确切机制相当复杂,与手头的问题无关。
考虑下面的数据集。
Purchase Order Ship Date Shipping Address Total
6 1/16/2006 Tallahassee FL 500.45
19.1 2/25/2006 Milwaukee WI 255.69
5.1