group by是否要放在where后面

时间: 2024-08-08 12:01:36 浏览: 74
在SQL查询中,GROUP BY 和 WHERE 语句的位置通常是固定的,但它们的确切位置取决于你需要在查询中实现的功能。理解这两个关键词的作用可以帮助更好地组织查询。 ### WHERE 语句 WHERE 语句通常位于 SELECT 语句之后,它帮助筛选出满足特定条件的行。WHERE 子句基于列值的条件来过滤数据集。例如: ```sql SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition; ``` 这里的 `condition` 可以是一个布尔表达式,用来指定哪些行会被选择出来。 ### GROUP BY 语句 GROUP BY 则用于将结果集按照一组或多组列进行分组。这是聚合查询的一个关键部分,允许我们计算每个组别的统计信息(例如总和、平均值、计数等)。GROUP BY 通常放置于 WHERE 语句之后,因为只有经过筛选的数据才需要被按特定字段分组: ```sql SELECT column_to_aggregate, COUNT(column_to_group_by) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_to_group_by; ``` 在这个例子中,先通过 `WHERE` 过滤条件选择了符合条件的记录,然后 `GROUP BY` 根据指定的列对结果进行分组,并计算每组中 `column_to_group_by` 的条目数量。 ### 关系与顺序 通常,在大多数查询场景中,WHERE 语句会紧跟在 SELECT 语句之后,而 GROUP BY 语句会在所有其他过滤和排序操作之前执行。但是,GROUP BY 和 WHERE 的顺序是可以变化的,主要取决于你想如何处理数据。例如,有时你可能想先应用 `GROUP BY` 来简化数据集,然后再添加额外的条件(在这种情况下,WHERE 就可以放在 GROUP BY 之后),或者你可能想要在 GROUP BY 之前应用更复杂的过滤条件。 总的来说,WHERE 和 GROUP BY 的具体位置取决于你的数据处理需求。重要的是要明确你的目标以及你想如何组织最终的结果集。

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代码改进:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号,第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接,横向拼接,即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离(即每个值到质心的差的平方和) result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类,进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

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