group by后面跟数字

在 SQL 中，GROUP BY 后面通常跟着列名而不是数字。GROUP BY 子句用于将结果集按照指定的列进行分组。例如，假设我们有一个名为 "orders" 的表，其中包含订单信息，我们想要按照客户ID进行分组并计算每个客户的订单总数，可以使用以下语句：

SELECT customer_id, COUNT(*) as total_orders
FROM orders
GROUP BY customer_id;

在这个例子中，我们使用 "customer_id" 列进行分组，并使用 COUNT(*) 函数计算每个客户的订单总数。

相关问题

group by 1 什么意思

引用\[1\]中提到了关于SQL中的"GROUP BY 1"的解释。这个语法是指按照查询结果中的第一个列进行分组。而不是按照表中的第一列进行分组。\[2\]中的例子也验证了这一点，通过在"GROUP BY"后面跟着数字1，可以实现按照查询结果中的第一个列进行分组。这种写法可以简化代码，特别是当要聚合的内容很长时。\[3\]中的例子展示了如何使用"GROUP BY 1"来简化复杂的聚合语句。所以，"GROUP BY 1"的意思是按照查询结果中的第一个列进行分组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SQL中 group by 1， order by 1 语句是什么意思](https://blog.csdn.net/nxjhi/article/details/51340018)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Group by 1 Order by 1到底是什么](https://blog.csdn.net/qq_37807821/article/details/117110271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [group by 1 order by 1含义](https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/130804159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

我发现我的评论条数数据格式为：25 评分，明显数字后面有空格加评分2字，我统计时不需要这些

如果你的评论条数数据格式为 "25 评分"，你可以在统计时移除数字后面的空格和评分两个字。你可以使用 Spark 的字符串函数来实现这个操作。以下是修改后的代码示例：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, count, regexp_replace, row_number}

val result = data.withColumn("comment_count", regexp_replace(col("comment_count"), "\\s评分", ""))
  .groupBy("booktype")
  .agg(count("comment_count").alias("comment_count"))
  .orderBy(col("comment_count").desc)
  .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("comment_count").desc)))

result.show()

在这段代码中，我们首先使用`regexp_replace`函数将评论条数中的空格和评分替换为空字符串，从而移除它们。然后按照修改后的评论条数进行统计和排名。

请确保你已经导入所需的包，并将`data`替换为你实际的DataFrame。