按时间分批从 pg数据库读取数据 按用户分组时间排序

您可以使用以下 SQL 语句来实现按用户分组时间排序的功能：

SELECT * FROM your_table ORDER BY user_id, timestamp;

其中 your_table 是您需要从中读取数据的表的名称，user_id 是您想要按其分组的用户 ID 的列名，timestamp 是您想要按其排序的时间戳的列名。

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python以时间分批从 pg数据库读取数据 按用户分组时间排序

您可以使用 psycopg2 库来连接 PostgreSQL 数据库，使用 Python 中的 Pandas 库来处理数据。以下是一个示例代码段，它从数据表中按指定的时间分批读取数据，按照用户分组并按照时间进行排序。

import psycopg2
import pandas as pd
import time

# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_username", password="your_password", host="your_host", port="your_port")

# 指定时间段和批次大小
start_time = time.strptime("2022-01-01", "%Y-%m-%d")
end_time = time.strptime("2022-01-31", "%Y-%m-%d")
batch_size = 1000

# 读取数据
rows = []
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute("SELECT * FROM your_table WHERE timestamp BETWEEN %s AND %s", (start_time, end_time))
    while True:
        batch = cur.fetchmany(batch_size)
        if not batch:
            break
        rows.extend(batch)

# 将数据转换为 Pandas DataFrame，并按用户和时间排序
df = pd.DataFrame(rows, columns=["timestamp", "user_id", "data"])
df = df.sort_values(["user_id", "timestamp"])

# 关闭数据库连接
conn.close()

请注意，这只是一个示例代码段。您需要根据您的情况进行必要的修改，如更改数据库连接参数和数据表结构。

用python按时间分批读取pg库数据，做整体分组排序处理

可以使用Python中的psycopg2库连接到pg数据库，并使用SQL查询语句按时间进行分批读取数据，然后使用Python的pandas库进行整体分组排序处理。具体代码如下：

import psycopg2
import pandas as pd

# 设置参数
conn_params = {
    'host': 'your_host',
    'port': 5432,
    'database': 'your_database',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}

# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(**conn_params)

# 设置SQL查询语句
sql = """
    SELECT *
    FROM your_table
    WHERE created_at BETWEEN '%s' AND '%s' -- 按时间筛选数据
    ORDER BY id ASC -- 升序排列
    LIMIT %s OFFSET %s -- 分页查询
"""

# 设置参数
batch_size = 1000 # 分批读取的每个批次大小
offset = 0 # 分页查询的起始位置

# 读取并处理数据
df_list = []
while True:
    # 执行SQL查询语句
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql % ('2022-01-01', '2022-01-31', batch_size, offset))
    rows = cursor.fetchall()
    
    if len(rows) == 0:
        break
    
    # 将数据转换为DataFrame格式
    columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
    df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
    
    # 加入DataFrame列表
    df_list.append(df)
    
    offset += batch_size

# 合并所有DataFrame并按结果分组排序处理
result = pd.concat(df_list).groupby('your_column').apply(lambda x: x.sort_values('your_column2'))

希望能够帮到你，如果有更多问题，欢迎随时提出。