groupby走索引

在使用`groupby`进行分组操作时，可以通过设置`as_index`参数来控制是否保留分组的索引。默认情况下，`as_index=True`，分组的列将成为结果DataFrame的索引，而`as_index=False`，分组的列将作为普通的列出现在结果DataFrame中。

例如，假设我们有以下的数据集：

import pandas as pd

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10,20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

如果我们想要按列"A"进行分组，并计算列"C"的总和，可以这样做：

grouped = df.groupby('A', as_index=False).sum()

这样，结果DataFrame中的索引将不是分组的列"A"，而是默认的整数索引。如果省略`as_index`参数或将其设置为True，则结果DataFrame将具有以"A"为索引的形式。

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相关问题

mysql字符串拼接走索引

MySQL 中，如果在 WHERE 子句或者函数调用（如 CONCAT、CONCAT_WS 等）中包含了 JOIN 或 GROUP BY 的字段，并且这些操作涉及到字符串拼接，可能会导致全表扫描，而不是使用索引。这是因为 MySQL 不会为动态生成的列创建索引，因此它无法利用已有的索引来优化查询。

当你使用 `+`、`||`、`CONCAT()`、`CONCAT_WS()` 等操作符进行字符串连接时，MySQL 会在每次查询时动态计算新的列值，这使得原本可以使用的索引变得无效。为了充分利用索引，建议尽量避免在 WHERE 子句中直接拼接字符串作为查询条件，特别是当涉及到大量的数据时。

如果你确实需要拼接字符串并进行搜索，可以考虑以下策略：
1. 将拼接的操作提前到应用程序层面，只将结果存入数据库，然后使用这个固定的值进行查询。
2. 使用预处理语句（Prepared Statements）或者存储过程，动态部分通过占位符替换，让MySQL能够识别出这部分是变量，有机会使用索引。

设置联合索引 (CITY_NAME(50), ACCOUNT)，语句select CITY_NAME ,count(distinct ACCOUNT) from schema_0510.workbook group by CITY_NAME没有走索引该怎么优化

如果该语句没有走索引，可以考虑以下优化方式：

1. 确保该表的统计信息是最新的，可以使用ANALYZE TABLE语句来进行更新统计信息。

2. 将联合索引改为两个单独的索引，一个是CITY_NAME(50)索引，一个是ACCOUNT索引，然后使用以下语句：

SELECT CITY_NAME, COUNT(DISTINCT ACCOUNT)
FROM schema_0510.workbook WITH (INDEX(CITY_NAME, ACCOUNT))
GROUP BY CITY_NAME;

3. 如果该表数据量比较大，可以考虑使用分区表来提高查询效率。将表按照CITY_NAME进行分区，可以避免全表扫描，提高查询效率。

4. 如果以上方法都无法满足需求，可以考虑对表进行水平分割，将表按照CITY_NAME进行分割，每个分割后的表只包含某个城市的数据，然后使用分布式查询技术来进行查询。