python中sql按行求和

可以使用SQL的SUM函数按行求和。具体实现可以用如下语句：

SELECT col1, col2, SUM(col3)
FROM table
GROUP BY col1, col2;

其中，col1和col2是需要进行分组的列，col3是需要求和的列。SUM函数会根据不同的分组，在每组中对col3进行求和。

相关问题

python 读取mysql的每个表格 根据每张表相同时间的净流入列求和

好的，我来解答您的问题。

首先，您需要连接到 MySQL 数据库并获取表格名称。可以使用 Python 中的 `pymysql` 模块来实现。

然后，您需要遍历每个表格，获取表格中相同时间的净流入列，并将其求和。您可以使用 SQL 查询来实现这一点，例如：

SELECT SUM(net_flow) FROM table_name WHERE time = '2022-01-01';

其中，`net_flow` 是净流入列的名称，`table_name` 是表格的名称，`time` 是时间列的名称。您需要将查询语句中的时间值替换为相应的时间值。

最后，您可以将每张表格的求和结果存储到一个列表中，以便后续处理。

以下是 Python 代码示例：

import pymysql

# 连接到 MySQL 数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', db='database')

# 获取表格名称
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SHOW TABLES;")
tables = [table[0] for table in cursor.fetchall()]

# 遍历每个表格，求和相同时间的净流入列
sums = []
for table in tables:
    cursor.execute(f"SELECT SUM(net_flow) FROM {table} WHERE time = '2022-01-01';")
    result = cursor.fetchone()
    sums.append(result[0])

# 关闭数据库连接
connection.close()

# 处理求和结果
# ...

注意，您需要将上述代码中的 `host`、`user`、`password`、`db` 替换为相应的值。同时，还需要根据实际情况修改查询语句和处理求和结果的部分。

python3.7 用 pandas

Python 3.7是Python编程语言的一个版本，而pandas是一个用于数据分析和数据处理的Python库。在Python 3.7中使用pandas可以方便地进行数据操作和分析。

pandas提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维的标签数组，类似于带有标签的数组或列表。DataFrame是一个二维的表格数据结构，可以看作是由多个Series组成的。

使用pandas可以进行各种数据操作，包括数据读取、数据清洗、数据筛选、数据转换、数据聚合等。它还提供了丰富的函数和方法，用于处理缺失值、重复值、异常值等数据处理任务。

以下是一些常用的pandas操作：
1. 数据读取：pandas可以读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
2. 数据清洗：可以通过pandas清洗数据，包括处理缺失值、重复值、异常值等。
3. 数据筛选：可以根据条件筛选数据，如选择满足某个条件的行或列。
4. 数据转换：可以对数据进行转换，如改变数据类型、重命名列名、添加新列等。
5. 数据聚合：可以对数据进行聚合操作，如计算均值、求和、计数等。
6. 数据可视化：pandas可以与其他库（如Matplotlib）结合使用，进行数据可视化。