如何用groupby求出列名均价
时间: 2023-08-18 21:03:17 浏览: 27
要使用`GROUP BY`来求出列的平均值,需要使用`AVG`函数。下面是一个示例:
```sql
SELECT 列名, AVG(列名) AS 均价
FROM 表名
GROUP BY 列名;
```
在上面的语句中,将`列名`替换为要求均价的列名,将`表名`替换为相应的表名。使用`AVG()`函数来计算每个分组中列的平均值,并使用`AS`关键字给结果起一个别名(即`均价`)。最后,使用`GROUP BY`按照列名进行分组。
请注意,这是一个示例,具体的语句需要根据你的数据库结构和数据进行适当调整。
相关问题
pandas groupby自定义输出列名
在Pandas中,可以使用`groupby`函数对数据进行分组,并且可以自定义输出列名。下面是一种实现方式:
1. 首先,使用`groupby`函数对数据进行分组,指定需要分组的列名或者多个列名。
```python
grouped = df.groupby('column_name')
```
2. 然后,可以使用`agg`函数对每个分组进行聚合操作,并自定义输出列名。可以通过传递一个字典来指定每个聚合函数的输出列名。
```python
result = grouped.agg({'column_name': 'sum', 'another_column': 'mean'})
```
在上述代码中,我们对'column_name'列进行了求和操作,并将结果命名为'sum',同时对'another_column'列进行了均值计算,并将结果命名为'mean'。
3. 最后,可以使用`reset_index`函数将分组后的结果重新设置索引。
```python
result = result.reset_index()
```
这样就可以得到自定义输出列名的分组结果。
pd groupby重命名列名
您可以使用`rename`方法来重命名`groupby`结果的列名。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
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)
# 使用groupby进行分组,并重命名列名
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index()
grouped = grouped.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})
print(grouped)
```
输出:
```
new_A new_B C D
0 bar one 80 80
1 bar two 4 40
2 foo one 18 90
3 foo two 3 37
```
在上述示例中,我们使用`groupby(['A', 'B'])`对DataFrame进行分组,并使用`sum()`方法对分组结果进行求和。然后,我们使用`reset_index()`方法重置索引,并使用`rename()`方法将列'A'和'B'重命名为'new_A'和'new_B'。最终,我们打印出重命名后的分组结果。
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