sql group by 取每组第一条

你可以使用以下SQL语句来实现group by取每组第一条的功能：

select * from (select 客户名, 时间, 其他字段, (@row_number:=case when @sortby=客户名 then @row_number+1 else 1 end) as row_number, @sortby:=客户名 as sortby from table, (select @sortby:=null, @row_number:=0) as x order by 客户名, 时间) as t where row_number=1;

这个SQL语句会对表进行分组，并按照客户名和时间进行排序。然后，它使用变量row_number来计算每组的行号，如果当前行的客户名和上一行的客户名相同，则行号递增，否则重置为1。最后，通过筛选出行号等于1的行，就可以获得每组的第一条记录。

相关问题

sqlserver分组取每组第一条

您可以使用以下 SQL 查询语句来实现在 SQL Server 中对每个组获取第一条记录：

SELECT *
FROM (
   SELECT *,
          ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY group_column ORDER BY sort_column) AS row_num
   FROM your_table
) AS t
WHERE row_num = 1

其中 `group_column` 是用于分组的列名，`sort_column` 是用于确定每个组中第一行的列名，`your_table` 是您要查询的表名。

dataframe groupby 实现 sql groupby取第一个

在 Pandas 中，可以使用 `groupby()` 方法进行分组，并使用 `first()` 方法选取每个组的第一个值。

例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含以下数据：

  name  value
0    A      1
1    B      2
2    C      3
3    A      4
4    B      5
5    C      6

我们可以按 `name` 列对数据进行分组，并选取每个组的第一个值，代码如下：

result = df.groupby('name').first()

运行结果如下：

      value
name       
A         1
B         2
C         3

其中，`groupby('name')` 对数据按 `name` 列进行分组，`first()` 方法选取每个组的第一个值。最终得到一个新的 DataFrame，其中包含每个组的第一个值。

需要注意的是，`groupby()` 方法返回的是一个 GroupBy 对象，需要使用聚合函数（如 `first()`）来对每个组进行操作。