我正在尝试使用groupby中的两个变量来计算多列的标准差。然而,我的代码抛出了一个错误,我很难找出它。 我正在使用https://www.shanelynn.ie/summarising-aggregation-and-grouping-data-in-python-pandas/作为指南。 以下是示例数据帧: Book Home Num Pointspread odds
A P -135 -2.5 -110.0
B P NaN -3 -101.0
B P NaN -3
这应该很简单。我想要的是根据函数的结果进行分组的能力,就像在SQL中一样,您可以按表达式进行分组:
SELECT substr(name, 1) as letter, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY substr(name, 1)
这将计算以字母表中的每个字母开头的name列的行数。
我希望在python中也这样做,所以我假设我可以将一个函数传递给groupby。但是,这只会将索引列(第一列)传递给函数,例如0、1或2。
import pandas
# Return the first letter
def first_letter(row):
在升级到MySQL 8.0之前,我以前使用GROUP BY不选择重复项,但现在我得到了:
1055 - SELECT list的表达式#2不是按子句分组,而是包含非聚合列'database.orders.ID‘,它在功能上不依赖于按子句分组的列;这与sql_mode=only_full_group_by不兼容,时间:0.02800s
我知道我可以按以下方式更改mysql模式:
mysql -u root -p
mysql > SET GLOBAL sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY'
我有几列数据。第一列包含我只想显示一次的所有唯一值。第二列可以具有相同数据的多个条目。这导致第一列显示多个条目,第二列中的每个条目对应一个条目。
示例:
A 123
A 432
A 2352
B 5342
C 34256
C 23423
我只想看到A的一行、B的一行和C的一行。我不关心第二列中的哪个值为每个A/B/C行显示。
我要做的是将这段SQL代码复制到Python中: select column_1, column_2, column_3,
sum(column_4) as sum_column_4, sum(column_5) as sum_column_5
from df
group by 1,2,3; 换句话说,我需要制作这个数据框架: column_1 column_2 colunn_3 column_4 column_5
AA BB CC 5 3
AA BB CC
我有一个查询,每个请求只运行一次。
SELECT SUM(numberColumn) AS total, groupColumn
FROM myTable
WHERE dateColumn < ? AND categoryColumn = ?
GROUP BY groupColumn
HAVING total > 0
myTable的列数不到12列,最多可以增长到500万行,但在生产中更有可能达到200万行。查询中使用的所有列都是数字,除了dateColumn之外,还有关于dateColumn和categoryColumn的索引。
如果对数据库进行了适当的优化,那么在大多数现代服务
如何在For循环中使用或条件?
我有一份Excel文档,有40多张。
现在,我的代码将只显示列N中带有“狗”的行。
我想在N列中显示“猫”或“狗”的行。
Sub apply_autofilter_across_worksheets()
'Updateby Extendoffice 20160623
Dim xWs As Worksheet
On Error Resume Next
For Each xWs In Worksheets
xWs.Range("N1").AutoFilter 14, "=dogs"
我有一个包含多个列(20)和行(16404)的pandas数据帧。其中一列是“age”。我希望能够绘制其他指标,例如在某个年龄类别上的“收入”。20岁以下的男性和20岁到40岁的女性的收入是多少?
我尝试过这种情况:
for i in range(len(df['age'])):
if df['age'][i]<25 and df['Gender'][i]==1:
df['group'][i]=1
但是我得到了以下错误:The truth value of a Series is ambiguous.