我有个问题:我想用这样的代码:
var groups = shouldBeGroup ? items.GroupBy(p => p.Prop) : <a group with all items>
foreach(var gr in groups)...
第二部分如何实施?我想要一个包含所有项的组,但是GroupBy根据指定的属性返回许多组。
谢谢。
我有一个数据集,其中包含NBA球员每场比赛的平均统计数据。有些球员的统计数据是重复的,因为他们本赛季在不同的球队。例如: Player Pos Age Tm G GS MP FG
8 Jarrett Allen C 22 TOT 28 10 26.2 4.4
9 Jarrett Allen C 22 BRK 12 5 26.7 3.7
10 Jarrett Allen C 22 CLE 16 5 25.9 4.9 我想平均一下Jarre
我在制作熊猫数据的统计数据时遇到了一点小问题。我的dataframe看起来如下(我省略了索引):
id type
1 A
2 B
3 A
1 B
3 B
2 C
4 B
4 C
重要的是,每个id都分配了两个type值,如上面的示例所示。我想要统计所有type组合出现的次数(因此,在给定的type组合中计数唯一id的数量),所以我想获得这样的数据:
type count
A, B 2
A, C 0
B, C 2
我尝试过在许多方面使用groupby,但都没有成功。我可以
我有如下所示的df。
df:
Country Player
Arg Messi
Bra Neymar
Arg NaN
Arg Messi
Arg Aguero
Arg Messi
Bra Ronaldo
Spain Xavi
Spain NaN
Spain NaN
Bra Rivaldo
Spain Iniesta
Bra NaN
Spain
给定一个包含group、x和y列的pandas统计信息(每个代码值有多条记录),我想创建一个新的统计信息,每个代码有一行,并为该组中的x和< group >d9</ DataFrame >值创建关联的t统计信息。我想用groupby来做这件事,而不是循环。
示例:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
N = 100 # Observations per group.
tt_df = pd.DataFrame({'group': np.append(['A
如何将mysql_real_escape_string添加到此搜索查询中?
mysql_query("SELECT * FROM logs WHERE text LIKE '%$text%'");
$text来自一个后功能。我尝试了很多组合,但都没有成功。
试过:
mysql_query("SELECT * FROM logs WHERE text LIKE '" . mysql_real_escape_string(%$text%) . "'");
mysql_query("SELECT * FROM l
我有一个几百万行的中型数据帧,我发现逐组对列求和非常慢。我使用以下代码:
# Function to sum costs and utility for each patient
def calculate_on_group(x):
return pd.Series(x.sum(), index=x.index)
summary_df['cost'] = output_df.groupby(['id', 'run'])['cost'].apply(calculate_on_group)
这是因为我有很多组。对于每个run
我试图为表中的每一列生成统计数据。表中有多组数据,可以使用token字段进行查询。我现在要编译的统计数据很简单: max、min和average。
我知道如何使用一个非常野蛮的查询来完成这个任务,但是我正在寻找更优雅的东西。到目前为止,这就是我所拥有的:
SELECT
MAX(`A`),
MIN(`A`),
AVG(`A`)
FROM `table`
WHERE ...
这是可行的,但我必须提前了解所有的字段,这使得查询非常难以处理。另外,当我真正想要的是每个字段的一行时,它会返回一行数据,每个字段的最大值、最小值和平均值。
Field Max Min
我正试图有效地计算不同的特性,如'Last Game'、'Season Average'等,以获得一个长长的不同统计信息列表,我将这些统计数据放在最后一个名为GameStatistics的列表中。因为大约有100个统计数据和100个计算(我已经将下面的一个特性'Last Game'作为一个例子),所以它变得不可行了。
这是我当前的代码,其中指定统计数据的新列名是必不可少的:
for Statistic in GameStatistics:
df[f'{Statistic} - Last Game'] = df.groupb
我在Julia1.4 (DataFrames 0.22.1)中有一个GroupedDataFrame。我想遍历行组以计算一些统计信息。因为有许多组,并且计算很慢,所以我想使用多线程。 代码 grouped_rows = groupby(data, by_index)
for group in grouped_rows
# do something with `group`
end 有效,但是 grouped_rows = groupby(data, by_index)
Threads.@threads for group in grouped_rows
# do someth
我在熊猫中使用groupby来计算熊猫的一些汇总统计数据,在这些数据中,数据框架中的列是用分层索引组织的。对于计算出来的统计数据,最后我想回到一个表表单,其中组被重新转换为具有组值的列,例如:
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('B', 'b')])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,2), columns=index)
例如,这一数据框架
A B
a b
0
我有一个具有以下结构的文件(大约有10K行):
User Destination Country
123 34578 US
123 34578 US
345 76590 US
123 87640 MX
890 11111 CA
890 88888 CA
890 99999 CA
每个用户都可以前往位于不同国家的多个目的地。我需要找出用户去的唯一目的地的数量,中位数和唯一目的地的平均数。国家也一样。我不知道如何使用groupby来实现这一点。我把所有的数据都放在嵌套字典中,从而获得了统计数据,但我觉
MySQL详细信息:
MySQL username: root
MySQL password: z
要在不登录的情况下运行MySQL查询,命令如下:
mysql -u root -pz -e "mysql-query-here"
因此,如果我想创建名为db1的数据库,它将变成:
mysql -u root -pz -e "CREATE DATABASE db1 CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin"
现在,我想对数据库db1运行这个查询
INSERT INTO `role_permission` VALUES (1,'c