group by 搭配用法

当我们需要对数据库中的数据进行分组统计时，可以使用group by语句。group by语句将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组进行聚合操作，例如求和、求平均值等。下面是一个示例：

假设我们有一个学生表，其中包含学生的姓名、性别、年龄和成绩四个字段。我们想要按照性别对学生进行分组，并计算每个性别的平均成绩。可以使用如下SQL语句：

SELECT gender, AVG(score) FROM student GROUP BY gender;

上述SQL语句中，我们使用了group by语句将学生表按照性别进行了分组，然后使用AVG函数计算了每个性别的平均成绩。

另外，我们还可以使用having子句对分组后的数据进行筛选。例如，我们想要筛选出平均成绩大于80分的性别分组，可以使用如下SQL语句：

SELECT gender, AVG(score) FROM student GROUP BY gender HAVING AVG(score) > 80;

上述SQL语句中，我们在group by语句后面添加了having子句，并使用AVG函数筛选出平均成绩大于80分的性别分组。

相关问题

group by搭配聚合函数语法

当使用GROUP BY语句时，可以将数据按照指定的进行分组，并且可以使用聚合函数对每个组进行计算。以下是GROUP BY搭配聚合函数的语法：

SELECT 列1, 列2, ..., 聚合函数(列)
FROM 表名
GROUP BY 列1, 列2, ...

其中，列1、列2等表示需要显示的列名，聚合函数可以是SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN等。

例如，假设有一个名为"orders"的表，包含以下列：order_id, customer_id, order_date和order_amount。我们想要按照customer_id进行分组，并计算每个客户的订单总金额，可以使用以下语句：

SELECT customer_id, SUM(order_amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id

这将返回每个客户的customer_id和对应的订单总金额total_amount。

pandas中groupby使用方法

在pandas中，groupby是一个非常重要的功能，用于对数据进行分组和聚合操作。groupby可以按照某些条件将数据集分成多个组，并对每个组进行相应的操作。

使用groupby的基本语法是：`df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()`

其中：
- `by`指定用于分组的列或列的列表。
- `grouping_columns`是要分组的列。
- `columns_to_show`是要显示的列。
- `function()`是要对每个组应用的函数，例如sum、mean、count等。

下面是一些常见的groupby使用方法：

1. 按照某一列进行分组并计算该列值的和：`df.groupby('column_name').sum()`
2. 按照多列进行分组并计算多个列的和：`df.groupby(['column1', 'column2']).sum()`
3. 对分组后的结果进行计数：`df.groupby('column_name').size()`
4. 对分组后的结果进行计算多个统计量：`df.groupby('column_name').agg(['sum', 'mean', 'count'])`
5. 对分组后的结果进行自定义计算：`df.groupby('column_name').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})`

还可以使用`apply()`方法在分组后的结果上应用自定义函数。