stream groupby 多个字段

可以使用`groupby`方法配合`agg`方法来实现多个字段的分组聚合。

例如，假设有一个DataFrame `df`，包含三个字段 `A`,`B`,`C`，现在需要按照字段`A`,`B`进行分组聚合，计算字段`C`的和与平均值。可以使用如下代码：

grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': ['sum', 'mean']})

这样就得到了一个新的DataFrame `grouped`，其中每行对应一个分组，包含三个字段：`A`,`B`和`C`的聚合结果。

其中，`groupby`方法指定要分组的字段列表，`agg`方法指定要聚合的字段以及聚合函数。在上面的例子中，`agg`方法指定了要聚合的字段为`C`，并且计算它的和与平均值。由于需要对同一个字段进行多个聚合，因此使用了一个包含两个聚合函数的列表。

注意，在使用`groupby`和`agg`方法时，需要传入的聚合函数可以是内置的，也可以是自定义的函数。此外，还可以使用`apply`方法对每个分组应用自定义的函数进行聚合。

相关问题

group by 多个字段 通过java实现

要通过Java实现多字段的group by，可以使用Java的Stream API和Collectors类来完成。下面是一个示例：

假设有一个Person类，具有name和age两个字段，我们要按照name和age进行group by。首先，我们需要创建一个包含多个Person实例的列表：

List<Person> persons = new ArrayList<>();
persons.add(new Person("Alice", 25));
persons.add(new Person("Bob", 30));
persons.add(new Person("Alice", 35));
persons.add(new Person("Bob", 35));
persons.add(new Person("Alice", 25));

然后，使用Stream API和Collectors.groupingBy方法来实现多字段的group by：

Map<List<Object>, List<Person>> groupedPersons = persons.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(p -> Arrays.asList(p.getName(), p.getAge())));

这里使用了Arrays.asList方法来创建一个包含name和age的列表作为group by的键。groupedPersons是一个Map对象，其中键是name和age组成的列表，值是对应的Person对象列表。

你可以根据需要进一步处理groupedPersons Map对象，例如遍历打印结果：

for (Map.Entry<List<Object>, List<Person>> entry : groupedPersons.entrySet()) {
    List<Object> key = entry.getKey();
    List<Person> value = entry.getValue();
    System.out.println("Group: " + key);
    System.out.println("Persons: " + value);
    System.out.println();
}

输出结果：

Group: [Bob, 35]
Persons: [Person{name='Bob', age=35}]

Group: [Alice, 25]
Persons: [Person{name='Alice', age=25}, Person{name='Alice', age=25}]

Group: [Alice, 35]
Persons: [Person{name='Alice', age=35}]

这样就实现了通过Java进行多字段的group by。你可以根据实际需求修改代码和数据类型。

liststream分组后多个字段求和

如果你想对一个数据集进行分组，并对多个字段进行求和，你可以使用`GROUP BY`和`SUM()`函数来实现。下面是一个示例的SQL查询语句：

SELECT column1, column2, SUM(column3) AS sum_column3, SUM(column4) AS sum_column4
FROM your_table
GROUP BY column1, column2

在这个查询中，`your_table`是你的数据表名，`column1`和`column2`是你要进行分组的字段，`column3`和`column4`是你要求和的字段。`SUM()`函数将对每个分组进行求和，并使用`AS`关键字为求和结果指定别名。

你可以根据你的实际需求自行修改查询语句中的表名和字段名。希望这能帮到你！如果你有更多的问题，请随时提问。