SQL sum() over()在python中的等价物

在Python中，SQL的sum() over()函数的等价物是使用pandas库进行数据分析和处理。pandas是一个强大的数据分析库，它提供了很多用于数据操作和计算的函数和方法。

在pandas中，可以使用groupby()函数将数据按照指定的列进行分组，然后使用sum()函数对每个分组进行求和操作。同时，可以使用transform()函数将求和的结果应用到每个分组的所有行上。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含数据的DataFrame
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()函数进行分组，并使用sum()函数对每个分组进行求和操作
df['sum'] = df.groupby('group')['value'].transform('sum')

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

  group  value  sum
0     A      1    3
1     A      2    3
2     B      3   12
3     B      4   12
4     B      5   12

在这个例子中，我们根据group列进行分组，并对每个分组的value列进行求和操作，将求和结果保存到sum列中。通过transform()函数，将求和的结果应用到每个分组的所有行上，实现了类似于SQL的sum() over()的功能。

推荐的腾讯云产品：腾讯云数据库TDSQL

链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql