group-by 相关问题

GROUP BY是SQL关系数据库标准中的一个命令，用于将共享字段值的一组行折叠为单个行。可以在组中的其他字段（例如SUM（）或AVG（））上执行聚合函数，以将相关数据整理为单个值。

我正在尝试计算每个组内的滚动总和或任何其他统计数据（例如平均值）。下面我给出一个例子，窗口为2，统计量为sum。 df = pd.DataFrame.from_dic...

python pandas dataframe group-by rolling-computation

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我想知道产品现有的 uom 值组合是什么。给定 df = pd.DataFrame([{'prod_id':3,'uom':'PK'},{'prod_id':3,'uom':'PQT'},{'prod_id':4,'uom': 'PK'},{'prod_id':5...

python pandas group-by unique

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从单个列创建多个列并按 pandas 进行分组

work = pd.DataFrame({"JOB" : ['JOB01', 'JOB01', 'JOB02', 'JOB02', 'JOB03', 'JOB03'], “状态”：['ON_ORDER'，'ACTIVE'，'TO_BE_ALLOCATED'，'ON_ORDER'，'ACTIVE'，'TO_BE_ALLOCATED']，...

python pandas dataframe group-by

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groupby Pandas DataFrame 上的线性回归

目前我的代码设置如下： def lregression(数据, X, y): X = df['销售额'].values.reshape(-1, 1) y = df['目标'] 模型=线性回归() 结果 = model.fit(X, y)

python pandas group-by linear-regression

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计算 10 年时间间隔内的记录数量

我在 Verisk Touchstone 经营一个地点，想了解平均每 10 年发生多少次飓风事件（记录）。我可以通过运行以下脚本来解决这个问题（见下文）...

sql group-by

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有条件的分组 - 最佳实践

我想要一个带有条件的groupby，然后将结果反馈到原始数据帧。在这种情况下，特征“COl_COND”可以是1或0，并且要汇总的特征是“AMMOUNT”。 ...

python pandas group-by

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如何在Python中按组应用简单线性回归？

目前我的代码设置如下： def lregression(数据, X, y): X = df['销售额'].values.reshape(-1, 1) y = df['目标'] 模型=线性回归() 结果 = model.fit(X, y)

python group-by linear-regression

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如果列值存在则SQL查询进行分组，否则列出所有记录

我在 SQL 数据库中有一些报告。有些报告有报告编号，有些报告没有报告编号。报告ID 报告创建者版本报告编号 1 约翰·史密斯 1 101 2 约翰·斯姆...

sql sql-server group-by

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在 Oracle SQL 中使用自定义无不相交组进行分组

Oracle 19c 我有一个包含 20 多个带有数值的列的表，我想通过基于一列的自定义组对它们进行求和。例如，在下表中，我想要 Quant_1 和 Qua 的总和...

oracle group-by sum oracle19c

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SQL 在汇总时合并行

我在 SQL Server Express 中有一个视图，显示每个日期汇总的总值以下是当前视图的构建方式选择 COALESCE(MACH, '总计') AS MACH, 合并（日期，''）为'

sql sql-server group-by rollup

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删除特定 ID 组内 7 天内的相互观察结果

我有一个 pandas 数据框，其 ID 和日期如下所示： ID 日期 111 16/09/2021 111 14/03/2022 111 18/03/2022 111 21/03/2022 111 2022年3月22日 222 27/03/2022 222 2022年3月30日 222 2022 年 4 月 4 日 222 6...

python pandas group-by

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每组的滚动平均值、计数或分位数

我有一大组毫秒粒度的刻度数据，我已将其加载到 pandas DataFrame 中。为了使处理更容易，我添加了将每个时间戳分配给年份、月份的列...

python pandas group-by time-series timestamp

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替代 SQL Server 2016 之前的 STRING_AGG

我需要按一组值以及每组的所有匹配行号/id:s 对表进行分组。此操作必须在 SQL Server 2016 的范围内完成。假设我有

sql-server t-sql group-by string-aggregation

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为什么 .bfill().ffill() 对组的作用与 ffill().bfill() 不同？

我认为我在概念上遗漏了一些基本概念，但我无法在文档中找到答案。 >>> df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2,3,3], 'b':[5,np.nan, 6, np.nan, np.nan, np .nan]}) >...