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，使用`GROUP BY`子句可以实现对数据进行分组，并且对每个分组执行聚合操作。然而，`GROUP BY`并不能直接实现去重的功能。要使用`GROUP BY`去重，可以结合使用聚合函数和子查询来实现。

以下是使用`GROUP BY`实现去重的方法：

1. 首先，使用`GROUP BY`将数据按照需要去重的列进行分组。
2. 接着，在`SELECT`语句中使用聚合函数来处理需要去重的列，例如使用`COUNT(*)`来计算每个分组中的记录数量。
3. 最后，使用子查询将上述操作的结果作为临时表，并从临时表中选择需要的列。

下面是一个示例查询，演示了如何使用`GROUP BY`去重：

SELECT tt.a
FROM (SELECT a, COUNT(*) as count 
      FROM t 
      GROUP BY a) tt
WHERE tt.count = 1;

在上述查询中，我们首先通过子查询使用`GROUP BY`将`t`表中的数据按照列`a`进行分组，并计算每个分组中的记录数量。然后，我们从这个临时表`tt`中选择只有一个记录的分组，即`tt.count = 1`。这样就实现了使用`GROUP BY`进行去重的效果。

请注意，这种方法仅适用于需要去重的列只有一个的情况。如果需要同时去重多个列，可以在子查询中将这些列都包含在`GROUP BY`子句中，并相应地修改`SELECT`语句和条件部分。

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