去重的列如果带有Id不好去重,group by 还得加上id 根本分不了组
时间: 2023-08-15 08:10:22 浏览: 54
如果您的去重列中包含了一个唯一的ID列,并且您希望保留这些唯一ID的信息,那么使用GROUP BY子句可能会导致分组失效,因为每个唯一ID都将被视为一个独立的组。
在这种情况下,您可以尝试使用子查询来实现多列的去重。子查询可以将多个列作为一个整体进行去重,然后再将结果与原始表进行关联,以获取对应的ID列。
以下是一个示例查询,展示如何使用子查询进行多列的去重操作:
```sql
SELECT t.id, t.column1, t.column2
FROM your_table t
INNER JOIN (
SELECT column1, column2, MIN(id) AS min_id
FROM your_table
GROUP BY column1, column2
) sub
ON t.column1 = sub.column1 AND t.column2 = sub.column2 AND t.id = sub.min_id;
```
在上述查询中,子查询用于找到每个组中的最小ID值,并将其与对应的column1和column2值一起返回。然后,将该子查询结果与原始表进行连接,以获取完整的行信息。
请替换"your_table"为您实际的表名,并根据您的需求调整列名。
希望这可以解决您的问题!如果您还有其他疑问,请随时提问。
相关问题
groupby 不去重
你可以使用 `groupby` 函数来进行分组操作,而不去重。在 `pandas` 库中,`groupby` 函数可以用来根据指定的列对数据进行分组。默认情况下,`groupby` 函数会对分组后的数据进行聚合操作,并且会自动去重。但是,你可以通过设置 `as_index=False` 参数来禁止自动去重。这样做可以保留每个分组中的重复值。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'B': [4, 5, 6, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列'A'进行分组,不去重
grouped = df.groupby('A', as_index=False)
# 打印每个分组的内容
for key, group in grouped:
print(f"Group {key}:")
print(group)
print()
```
这段代码会将 DataFrame 按列'A'的值进行分组,并保留每个分组中的重复值。你可以根据自己的需求对每个分组进行进一步的操作。
pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重
可以使用 `groupby` 方法对数据进行分组,然后使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组去重。
假设我们有一个数据集 `df`,其中包含三列数据 `A`、`B` 和 `C`,我们要根据列 `A` 进行分组,然后对每个分组去重,可以按照以下方式实现:
```python
grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B'))
```
上述代码中,`groupby` 方法会根据列 `A` 对数据进行分组,然后 `apply` 方法会对每个分组应用一个函数,该函数使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组中的列 `B` 进行去重。最终的结果是一个去重后的数据集 `result`。
如果想要保留每个分组中的第一个重复值,可以将 `drop_duplicates` 方法的参数 `keep` 设置为 `'first'`,如下所示:
```python
grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B', keep='first'))
```
这样做将保留每个分组中的第一个重复值。如果要保留最后一个重复值,可以将 `keep` 设置为 `'last'`。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)