city_salary = job_salary.groupby('city').agg({'url': 'count', 'salary_down': 'mean'}) city_salary.head()

这段代码对 `job_salary` 数据集按照 `city` 进行分组，并使用 `agg()` 方法对每个分组进行聚合操作。具体代码如下：

city_salary = job_salary.groupby('city').agg({'url': 'count', 'salary_down': 'mean'})
city_salary.head()

在这段代码中，我们首先使用 `groupby()` 方法按照 `city` 进行分组。然后，通过 `agg()` 方法指定聚合操作，其中 `'url': 'count'` 表示计算每个城市的记录数量，`'salary_down': 'mean'` 表示计算每个城市的平均薪资。

最后，将聚合结果存储在 `city_salary` 变量中，并使用 `head()` 方法显示前几行数据。这样可以查看每个城市的记录数量和平均薪资。

请注意，执行这段代码之前，需要确保 `job_salary` 数据集已经被正确加载，并且包含了 `city`、`url` 和 `salary_down` 这些列。同时，也需要确保所使用的库和函数库已经正确导入。

相关问题

''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先，读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件，然后进行了一些数据清洗和分析操作。

其中，Excel 文件的数据是员工的收入情况，通过 Pandas 库进行了相关系数分析，并使用 Seaborn 库的热力图可视化展示了相关系数矩阵。

csv 文件是商品销售数据，通过 Pandas 库将商品信息列进行拆分，然后使用 groupby 函数按品牌和电话进行了数量统计，并将结果展示出来。最后，将电话列进行了分割，提取出区号，并进行了统计分析。

STRING_AGG 是什么意思

### 回答1：
`STRING_AGG` 函数是 SQL Server 2017 引入的新的字符串聚合函数，用于将多个字符串连接成一个字符串，并用指定的分隔符分隔。它的语法如下：

STRING_AGG ( expression, separator ) WITHIN GROUP (ORDER BY order_expression)

其中，`expression` 是要连接的字符串表达式，`separator` 是分隔符，`order_expression` 是可选的排序表达式，用于指定连接后字符串的顺序。

`STRING_AGG` 函数的返回值是一个字符串，它将多个字符串连接起来，并用指定的分隔符分隔。例如，`STRING_AGG('a', ',')` 的返回值是 `'a'`，`STRING_AGG('a,b,c', ',')` 的返回值是 `'a,b,c'`，`STRING_AGG('a,b,c', '/')` 的返回值是 `'a/b/c'`。

### 回答2：
STRING_AGG是SQL Server中的一个聚合函数，用于在查询结果中将多个值连接成一个字符串。它可以将来自不同行的数据列值连接成一个字符串，并使用指定的分隔符进行分隔。

STRING_AGG函数的语法如下：
STRING_AGG(expression, separator)

其中，expression是要连接的列或表达式，可以是任意数据类型，但会自动转换为字符类型。separator是连接字符串之间的分隔符，可以是任意字符串。

使用示例：
假设有一个包含姓名的表，如下所示：

姓名
Alice
Bob
Charlie
David

如果要将姓名列连接成一个逗号分隔的字符串，可以使用以下查询：

SELECT STRING_AGG(姓名, ',') FROM 表名

执行上述查询后，返回的结果将是一个逗号分隔的字符串，如下所示：

Alice,Bob,Charlie,David

STRING_AGG函数在很多场景中非常有用，例如将多个行的文本值连接为一个字符串，或者将一个查询结果中的多个列的值连接为一个字符串。它提供了简洁、有效的方法来处理这种字符串连接的需求。

### 回答3：
STRING_AGG 是SQL Server中的一个聚合函数，用于将多个字符串值连接成一个单一的字符串，并可以指定连接字符串。该函数在处理字符串拼接操作时非常有用。

函数的语法为：STRING_AGG (expression, separator)

其中，expression 是需要连接的列或表达式，而 separator 是连接字符串的分隔符。

通过使用 STRING_AGG 函数，我们可以将一列或多列的值按照指定的分隔符连接起来，生成一个单一的字符串。这对于数据汇总和生成报表时非常有效。

举个例子，假设有一张表格存储了员工的姓名（Name）和薪水（Salary），我们希望将所有员工的姓名用逗号分隔连接成一个字符串。我们可以这样使用 STRING_AGG 函数：

SELECT STRING_AGG(Name, ',') AS ConcatenatedNames
FROM Employees

执行以上查询后，我们将会得到一个结果，其中 ConcatenatedNames 列中包含了所有员工姓名的连接字符串。

总结而言，STRING_AGG 是一个SQL Server中的聚合函数，用于将多个字符串值连接成一个单一的字符串，并可以指定连接字符串作为分隔符。这个函数在数据汇总和生成报表时非常有用。