mybatisplus 分组查询并显示各组所有数据
时间: 2023-08-11 12:17:28 浏览: 141
你可以使用 MybatisPlus 的 `groupBy` 方法来进行分组查询,并使用 `selectList` 方法来获取所有数据。以下是一个示例代码:
```java
QueryWrapper<MyEntity> wrapper = new QueryWrapper<>();
wrapper.select("column1", "column2", "sum(column3) as total")
.groupBy("column1", "column2");
List<MyEntity> list = myEntityMapper.selectList(wrapper);
```
这个代码将会按照 `column1` 和 `column2` 进行分组,并且会显示每个组的 `column3` 列求和的结果。你可以根据自己的需求修改 `select` 和 `groupBy` 的参数,以及使用其他的聚合函数来获取你需要的数据。
相关问题
jupyter数据分组
Jupyter是一个开源的交互式计算环境,常用于数据分析和科学计算。数据分组是指根据某个特定的条件将数据集分为多个组的过程。
在Jupyter中,我们可以使用Pandas库来进行数据分组。首先,我们需要导入Pandas库,并读取要进行分组的数据集。接下来,我们可以使用groupby()函数来实现数据分组。groupby()函数可以根据某一列或多个列的值将数据进行分组,并返回一个GroupBy对象。
在GroupBy对象上,我们可以应用一系列聚合函数,如sum()、mean()、count()等。这些聚合函数可以对每个组进行计算,并返回计算结果。通过聚合函数,我们可以获取每个组的统计信息,如总和、平均值、计数等。
此外,在数据分组中,我们还可以使用agg()函数来自定义聚合函数。例如,我们可以使用agg()函数计算每个组的最大值、最小值、中位数等。
最后,我们可以通过遍历GroupBy对象的方式访问每个组。通过遍历组,我们可以对每个组进行进一步的处理,如筛选、排序等。
总之,Jupyter通过Pandas库提供了丰富的函数和方法来进行数据分组。通过数据分组,我们可以方便地对数据集进行分析和计算,并获取各组的统计信息。
stream根据id分组 统计各组个数
可以使用Python中的字典来实现这个功能,具体步骤如下:
1. 遍历stream列表,取出每个元素的id值。
2. 判断该id是否已经在字典的key中存在,如果存在,则将该key对应的value加1;否则,将该id作为新的key插入字典,并将对应的value初始化为1。
3. 遍历完所有元素后,字典中存储的就是各个id对应的元素个数统计结果。
下面是一个示例代码:
```python
stream = [
{'id': 1, 'name': 'A'},
{'id': 2, 'name': 'B'},
{'id': 1, 'name': 'C'},
{'id': 3, 'name': 'D'},
{'id': 2, 'name': 'E'},
{'id': 1, 'name': 'F'},
]
count_dict = {}
for elem in stream:
elem_id = elem['id']
if elem_id in count_dict:
count_dict[elem_id] += 1
else:
count_dict[elem_id] = 1
print(count_dict)
```
输出结果为:`{1: 3, 2: 2, 3: 1}`,表示id为1的元素有3个,id为2的元素有2个,id为3的元素有1个。