groupby多个字段，某些字段取最大值，某些字段取最小值，用同一句

在数据分析或数据处理中，如果你需要对数据框（例如Pandas DataFrame）按照多个字段进行分组，并分别计算每个组别的某些字段的最大值和最小值，你可以使用`groupby`函数结合`agg`或`apply`方法。假设你有列`field1`, `field2`, ..., 和`fieldN`，可以这样做：

df.groupby(['field1', 'field2'])[['fieldM', 'fieldN']].agg({'fieldM': 'max', 'fieldN': 'min'})

这行代码会按`field1`和`field2`组合的值进行分组，然后对于`fieldM`求每组的最大值，对`fieldN`求每组的最小值。

相关问题

hive还原用groupby分组之后的字段

如果你想要还原使用 GROUP BY 分组之后的字段，可以使用 Hive 中的聚合函数来实现。以下是一些常用的聚合函数：

1. COUNT：计算行数

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

2. SUM：计算数值型字段的总和

SELECT SUM(field_name) FROM table_name;

3. AVG：计算数值型字段的平均值

SELECT AVG(field_name) FROM table_name;

4. MIN：查找最小值

SELECT MIN(field_name) FROM table_name;

5. MAX：查找最大值

SELECT MAX(field_name) FROM table_name;

在使用聚合函数时，需要注意以下几点：

1. 聚合函数只能用于 SELECT 子句中。
2. 如果同时使用了 GROUP BY 子句和聚合函数，那么 SELECT 子句中的字段必须是 GROUP BY 子句中的字段或聚合函数。
3. 如果没有使用 GROUP BY 子句，那么 SELECT 子句中的聚合函数将会对整个表进行计算。

字段有id,date,price,现在要去除每天price的最大值和最小值，然后求平均值

好的，你想要对一个表格中每天的 `price` 进行操作，去除每天的最大值和最小值后，再求平均值。以下是一种 SQL 语句实现方式：

SELECT date, AVG(price) AS avg_price
FROM (
  SELECT id, date, price,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY date ORDER BY price ASC) AS min_rank,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY date ORDER BY price DESC) AS max_rank
  FROM your_table
) t
WHERE min_rank > 1 AND max_rank > 1
GROUP BY date

解释如下：

1. 内部子查询 `t` 用于计算每天 `price` 的最大值和最小值，并给它们分别打上排名。
2. 外部查询用 `AVG` 函数计算每天剩余 `price` 的平均值，并按照 `date` 字段进行分组。
3. `WHERE` 子句用于排除每天最大值和最小值，排除方式为保留排名大于 1 的数据。

希望这个 SQL 语句对你有所帮助。