可以group by 分组搭配 count(列)计数吗

是的，你可以在 GROUP BY 子句中指定多个列，并使用 COUNT 函数计算每个组中的行数。例如，下面的 SQL 查询将按照 platname 列和 productname 列对数据进行分组，并计算每个组中的行数：

SELECT platname, productname, COUNT(*) as row_count
FROM your_table
GROUP BY platname, productname;

这将返回一个结果集，其中每一行都包含 platname、productname 和 row_count 三个列的值，其中 row_count 列包含了每个组中的行数。你可以将 COUNT 函数的参数替换为任何你想要计数的列，例如 COUNT(DISTINCT unionid) 将计算每个组中唯一 unionid 值的数量。

相关问题

python groupby分组后分别‘计数

可以使用pandas库的groupby函数进行分组，然后使用agg函数对每个分组进行计数操作。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                     'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                     'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 使用groupby函数进行分组，并使用agg函数对每个分组进行计数操作
count_data = data.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'count'})

print(count_data)

输出结果：

         C
A   B     
bar one   2
    three 1
    two   2
foo one   2
    three 1
    two   1

其中，'A'和'B'列是根据这两列的值进行分组的，'C'列是进行计数操作的列。最终输出的结果是每个分组中'C'列的计数值。

group by 分组分条件计数

在pandas中，可以使用groupby方法实现分组分条件计数。首先，我们需要通过groupby方法将数据按照指定的列进行分组。然后，使用count()方法对每个分组进行计数。下面是一个示例代码：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple'],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'A'列进行分组，并计算每个分组的计数
count = df.groupby('A').count()

# 输出结果
print(count)

执行以上代码，将会输出按照'A'列进行分组后的计数结果。在这个示例中，输出结果将会是：

        B
A        
apple   3
banana  2

这表示在'A'列中，'apple'出现了3次，'banana'出现了2次。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas怎样实现groupby分组统计](https://blog.csdn.net/weixin_47661174/article/details/124699224)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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