group by可以去掉空值嘛
时间: 2023-07-28 17:06:53 浏览: 57
在使用 GROUP BY 语句时,如果某个字段中存在 NULL 值,那么这些 NULL 值会被分为一组,因为 NULL 与任何值的比较都为不确定(UNKNOWN),所以无法归为其他组别。如果你想要去掉空值,则可以使用 WHERE 子句或者 HAVING 子句过滤掉 NULL 值,例如:
```
SELECT column1, COUNT(column2)
FROM table
WHERE column1 IS NOT NULL
GROUP BY column1;
```
这样就可以在分组时忽略掉 column1 字段中的 NULL 值。
相关问题
在oracle中,使用left join后,出现空值和重复值
在使用 Oracle 中的 LEFT JOIN 语句时,出现空值和重复值是很常见的问题。为了解决这个问题,你可以采取以下方法:
1. 使用 DISTINCT 关键字去除重复值。
例如:
```
SELECT DISTINCT a.column1, b.column2
FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.column1 = b.column1;
```
2. 使用 GROUP BY 子句进行分组。
例如:
```
SELECT a.column1, COUNT(b.column2)
FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.column1 = b.column1
GROUP BY a.column1;
```
3. 在查询中使用 WHERE 子句来过滤空值。
例如:
```
SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
LEFT JOIN table2 b ON a.column1 = b.column1
WHERE b.column2 IS NOT NULL;
```
希望这些方法能够帮助你解决空值和重复值的问题。
采用jupyter notebook编程工具,1、对bank.csv文件中的数据进行去重和去除空值操作; 2、对(1)中操作结果进行6:4分割,分别存入“20201208041006TrainData.csv”和“20201208041006TestData.csv”文件中1、采用pandas包对上面生成的20201208041006TrainData.csv文件进行去除空值和重复值操作,将结果存入DataFrame中 2、计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数 3、按照education分组,并计算nr_employed列平均值
好的,我会根据您的要求逐步回答您的问题。
首先,我需要确认您的文件路径和文件名是否正确,并在代码中引入所需的库。请确认您的文件名为"bank.csv",并且文件在当前工作目录下。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('bank.csv')
# 去重和去除空值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
```
接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并将其保存到文件中。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数,将数据集按照6:4的比例分割,并保存到csv文件中。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.4, random_state=42)
# 将训练集和测试集保存到csv文件中
train_df.to_csv('20201208041006TrainData.csv', index=False)
test_df.to_csv('20201208041006TestData.csv', index=False)
```
接下来,我们对训练集数据进行去重和去除空值操作,并将结果存入DataFrame中:
```python
# 读取训练集文件
train_df = pd.read_csv('20201208041006TrainData.csv')
# 去重和去除空值
train_df.drop_duplicates(inplace=True)
train_df.dropna(inplace=True)
```
然后,我们计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数:
```python
# 计算age列的最大值、最小值和中位数
max_age = train_df['age'].max()
min_age = train_df['age'].min()
median_age = train_df['age'].median()
print("最大年龄是:", max_age)
print("最小年龄是:", min_age)
print("年龄中位数是:", median_age)
```
最后,我们按照education分组,并计算nr_employed列平均值:
```python
# 按照education分组,并计算nr_employed列平均值
grouped = train_df.groupby('education').mean()['nr_employed']
print(grouped)
```
以上就是根据您的要求对数据集进行操作的完整代码,您可以将代码复制到jupyter notebook中执行。
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