（2） 对每个分组的数据进行聚合运算，求每个分组的和与极差（极差=最大值-最小值）。

假设你已经将数据按“a”和“b”分组，并分别保存在“a_group”和“b_group”中。你可以使用以下代码对每个分组进行聚合运算，求和与极差：

import numpy as np

# 对a组进行聚合运算
a_sum = np.sum(a_group)
a_range = np.max(a_group) - np.min(a_group)

# 对b组进行聚合运算
b_sum = np.sum(b_group)
b_range = np.max(b_group) - np.min(b_group)

# 打印结果
print('A group sum:', a_sum)
print('A group range:', a_range)
print('B group sum:', b_sum)
print('B group range:', b_range)

这里使用了NumPy库中的`sum()`、`max()`和`min()`函数对每个分组进行聚合运算，求和与极差。最后将结果打印出来。

相关问题

mybatis-plus使用 LamadaQueryWrapper进行分租查询，求每组的某个字段最大值

在 MyBatis-Plus 中，你可以使用 `LambdaQueryWrapper` 进行分组查询，并使用聚合函数 `MAX` 来求每组的某个字段的最大值。下面是一个示例代码：

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@Service
public class MyService {
    @Autowired
    private BaseMapper<MyEntity> myMapper;

    public List<Map<String, Object>> performGroupByQuery() {
        LambdaQueryWrapper<MyEntity> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.groupBy(MyEntity::getColumn1)
                .select(MyEntity::getColumn1, "MAX(" + MyEntity::getColumn2 + ") as maxColumn2");

        return myMapper.selectMaps(queryWrapper);
    }
}

在上述示例中，我们使用 `LambdaQueryWrapper` 构建器来构建查询条件。首先，使用 `groupBy()` 方法指定需要分组的列，这里假设为 `column1`。然后，使用 `select()` 方法指定需要查询的列，并使用 `MAX()` 函数来求 `column2` 列的最大值，同时为结果起一个别名 `maxColumn2`。

最后，通过调用 `selectMaps()` 方法执行查询，并传入 `LambdaQueryWrapper` 对象。这样就可以执行分组查询，并获取每组某个字段的最大值结果。

需要注意的是，示例中的 `MyEntity` 类需要与数据库表对应，并且指定了映射关系。

希望对你有所帮助！

flink读取本地TXT文件，进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，提取count值最大的前两个用户

以下是使用 Flink 读取本地 TXT 文件，进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，并提取 count 值最大的前两个用户的代码：

from flink.plan.Environment import get_environment
from flink.functions.GroupReduceFunction import GroupReduceFunction

class UserAccess:
    def __init__(self, user_id, access_time):
        self.user_id = user_id
        self.access_time = access_time

# 自定义 GroupReduceFunction，用于将相同 user_id 的 UserAccess 记录合并为一个 UserAccess 对象，并计算访问量
class AccessCount(GroupReduceFunction):
    def reduce(self, iterator, collector):
        count = 0
        user_access = None
        for item in iterator:
            if user_access is None:
                user_access = item
            else:
                user_access.access_time = max(user_access.access_time, item.access_time)
            count += 1
        user_access.access_count = count
        collector.collect(user_access)

if __name__ == '__main__':
    env = get_environment()
    text = env.read_text('path/to/file.txt')
    # 将每一行文本转换为 UserAccess 对象，并以 user_id 为 key 分组
    result = text.map(lambda s: UserAccess(s.split(',')[0], int(s.split(',')[1]))).group_by('user_id') \
        .reduce_group(AccessCount(), combinable=True) \
        .sort_by(lambda ua: ua.access_count, True).first(2)
    # 输出 count 值最大的前两个用户
    for ua in result:
        print(f"user_id: {ua.user_id}, access_count: {ua.access_count}")

程序首先定义了一个 `UserAccess` 类，用于表示一个用户访问记录，包含 `user_id`、`access_time` 和 `access_count` 三个属性。然后定义了一个自定义的 `GroupReduceFunction` 类 `AccessCount`，用于将相同 user_id 的 UserAccess 记录合并为一个 UserAccess 对象，并计算访问量。在主函数中，程序读取本地 TXT 文件，并将每一行文本转换为 UserAccess 对象，以 user_id 为 key 分组，然后调用 `AccessCount` 函数进行分组聚合统计，计算每个用户目前的访问量，并按照 access_count 属性进行降序排序，最后提取 count 值最大的前两个用户。

注意：以上程序使用的是 Flink 的 Python API，需要安装 flink-python 包。另外，程序中的 `'path/to/file.txt'` 需要替换为实际的文件路径。