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：

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。

相关问题

myqsl groupby不去重

MySQL的GROUP BY语句用于将结果集按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。但是，GROUP BY并不会进行去重操作，它只是将相同列值的记录归为一组，并执行聚合函数操作。

举个例子来说明，假设有一个表格存储了销售订单的信息，包含订单号、产品名称和订单金额三个列。我们希望按照产品名称进行分组，并计算每个产品的总销售金额。

假设有如下数据：

订单号 产品名称 订单金额
1 A 100
2 B 200
3 A 50
4 C 150
5 A 300

使用如下SQL语句进行分组和求和操作：

SELECT 产品名称, SUM(订单金额) FROM 表名 GROUP BY 产品名称;

执行以上语句，得到的结果如下：

产品名称 订单金额
A 450
B 200
C 150

可以看到，GROUP BY将相同产品名称的订单归为一组，并对每个组进行了求和操作。但是，并没有进行去重操作，所以结果中仍然包含了重复的产品名称。

如果需要去重操作，可以使用DISTINCT关键字。例如，将上述SQL语句修改为：

SELECT DISTINCT 产品名称, SUM(订单金额) FROM 表名 GROUP BY 产品名称;

使用DISTINCT关键字，将只返回唯一的产品名称，结果如下：

产品名称 订单金额
A 450
B 200
C 150

总之，MySQL的GROUP BY语句用于进行分组和聚合操作，而不会进行去重操作。如果需要去除重复记录，可以使用DISTINCT关键字。

group by如何去重

在 SQL 中，GROUP BY 语句可以用于对结果进行分组，并对每组进行聚合操作。同时，由于 GROUP BY 会将结果集按照指定的字段进行分组，因此可以利用 GROUP BY 语句进行去重操作。

具体而言，在使用 GROUP BY 语句时，可以选择一个或多个字段进行分组。如果要对结果进行去重操作，则可以选择需要去重的字段进行分组，然后再进行聚合操作。例如：

SELECT field1, field2, COUNT(*)
FROM table1
GROUP BY field1, field2;

在上述语句中，GROUP BY 语句会将结果集按照 field1 和 field2 两个字段进行分组，并对每个分组进行计数操作，从而得到每个分组的数量。由于 GROUP BY 会将结果集按照 field1 和 field2 两个字段进行分组，因此可以利用 GROUP BY 语句进行去重操作。

需要注意的是，如果某个字段的值为 NULL，则该字段的值会被视为一个独立的分组。因此，在使用 GROUP BY 语句进行去重操作时，需要特别注意 NULL 值的处理。