name = 'Merchant_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] =datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend']=datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] = datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True)请帮我用groupby改写

时间: 2024-02-04 09:04:22 浏览: 86
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com.xunmeng.merchant_Release_1ab0d9ae_ARM64.apk

好的，我可以帮你用groupby重写这段代码。你可以这样写： ``` cols = ['discount_rate', 'Distance', 'Date_received'] for col in cols: datas[name_prifix + col + 'Rank'] = datas.groupby(name)[col].rank(ascending=False) datas[name_prifix + col + 'RankAscend'] = datas.groupby(name)[col].rank(ascending=True) ``` 这样，你就能用groupby对每一列进行操作，避免了多次重复写代码的问题。
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merchant_pushservice_20210711.xlog

merchant_pushservice_20210711.xlog

SELECT tcy.type_name, 60 AS merchantId, tcs.classify_big_id, GROUP_CONCAT(DISTINCT tcs.big_sort) AS bigSort FROM tb_commodity_sort tcs LEFT JOIN tb_commodity_classify tcy ON tcy.id = tcs.classify_big_id WHERE tcs.merchant_id = 60 GROUP BY tcs.classify_big_id ORDER BY bigSort DESC 排序会失效

这个 SQL 查询语句中的 ORDER BY bigSort DESC 语句并不会失效，它会按照 bigSort 字段的...GROUP BY tcs.classify_big_id ORDER BY CAST(bigSort AS UNSIGNED) DESC 这样就可以按照数字大小进行降序排序了。

keys1 = ['User_id'] prefixs = 'history_' + '_'.join(keys1) + '_' # 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_rate'] = feature_user.apply(lambda x: x[prefixs+'received_consume_cnt']/x[prefixs+'received_cnt'] if x[prefixs+'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')改写代码 功能不变

pivot = data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index() pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_...

user_mer = datasets[['User_id','Merchant_id']].groupby(by=['User_id','Merchant_id']).agg({'Merchant_id':'count'}) user_mer.columns = ['user_mer'] user_mer.reset_index(inplace=True)

user_mer = datasets.groupby(['User_id', 'Merchant_id']).size().reset_index(name='user_mer') 这里使用了 groupby 函数对 User_id 和 Merchant_id 进行分组，并使用 size 函数对每个分组的大小进行...

WITH filtered_goods AS ( SELECT model FROM base_goods AS bg WHERE bg.type_one = 1 ), aggregated_orders AS ( SELECT og.goods_model, m.merchant_id, SUM( og.buy_num ) AS amount FROM order_goods AS og JOIN orders AS m ON og.order_id = m.id WHERE m.status IN ( 0, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 17 ) AND og.goods_model IN ( SELECT model FROM filtered_goods ) GROUP BY m.merchant_id, og.goods_model ) SELECT m.merchant_id, m.goods_model, m.amount, bg.market_date, bg.short_name, mr.shop_name FROM aggregated_orders AS m JOIN base_goods AS bg ON m.goods_model = bg.model JOIN merchant AS mr ON m.merchant_id = mr.id

这个查询语句先用一个子查询过滤出类型为1的商品，然后在orders表和order_goods表中根据一些状态条件和商品型号条件筛选订单，统计出每个商家销售的每个商品数量，最后通过JOIN操作连接base_goods表和merchant表，...

根据下面实体类生成建表sql@Table(name = "T_BUS_QUERYlIST") public class BusQueryList { @Id @Column(name = "ID") @GeneratedValue(generator = "jpa-uuid") private String id; @Column(name = "merchant_no") private String merchantNo; @Column(name = "merchant_clr_date") private String merchantClrDate; @Column(name = "merchant_order_no") private String merchantOrderNo; @Column(name = "media_type") private String mediaType; @Column(name = "sub_card_no") private String subCardNo; @Column(name = "card_belong_type") private String cardBelongType; @Column(name = "card_belong_code") private String cardBelongCode; @Column(name = "customer_id") private String customerId; @Column(name = "cert_no") private String certNo; @Column(name = "name") private String name; @Column(name = "bus_type") private String busType; @Column(name = "bus_id") private String busId; @Column(name = "bus_router") private String busRouter; }

String persistenceUnitName = "persistence-unit-name"; // 获取 EntityManagerFactory EntityManagerFactory entityManagerFactory = Persistence.createEntityManagerFactory(persistenceUnitName); // 实例...

@Table(name = "T_BUS_QUERYlIST") public class BusQueryList { @Id @Column(name = "ID") @GeneratedValue(generator = "jpa-uuid") private String id; @Column(name = "merchant_no") private String merchantNo; @Column(name = "merchant_clr_date") private String merchantClrDate; @Column(name = "merchant_order_no") private String merchantOrderNo; @Column(name = "media_type") private String mediaType; @Column(name = "sub_card_no") private String subCardNo; @Column(name = "card_belong_type") private String cardBelongType; @Column(name = "card_belong_code") private String cardBelongCode; @Column(name = "customer_id") private String customerId; @Column(name = "cert_no") private String certNo; @Column(name = "name") private String name; @Column(name = "bus_type") private String busType; @Column(name = "bus_id") private String busId; @Column(name = "bus_router") private String busRouter; }

String persistenceUnitName = "persistence-unit-name"; // 获取 EntityManagerFactory EntityManagerFactory entityManagerFactory = Persistence.createEntityManagerFactory(persistenceUnitName); // 实例...

帮我优化一下这段代码user_mer = datasets[['User_id','Merchant_id']].groupby(by=['User_id','Merchant_id']).agg({'Merchant_id':'count'}) user_mer.columns = ['user_mer'] user_mer.reset_index(inplace=True)

user_mer = datasets.groupby(['User_id', 'Merchant_id']).size().reset_index(name='user_mer') 这里使用了 groupby 函数对 User_id 和 Merchant_id 进行分组，并使用 size 函数对每个分组的大小进行...

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# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_rate'] = feature_user.apply(lambda x: x[prefixs+'received_consume_cnt']/x[prefixs+'received_cnt'] if x[prefixs+'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')改写代码，功能不变

pivot = data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index() pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': 'received_differ_merchant'}...

$event->isValid = in_array(current($role)->name,['Administrator','Merchant']);

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根据提供的引用内容，无法直接回答关于“Table 'bbsmng.barcode_merchant_no' doesn't exist”的问题。这个问题可能是与数据库相关的错误信息。通常，这种错误信息表示查询的表不存在于数据库中。如果您是开发人员，...

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

.merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') ...

# 用户在多少商家领取并消费优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date'].notnull()&data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_consume_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float')/feature_user[prefixs + 'received_differ_merchant'].astype('float') # 用户15天内消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==1][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户15天内未消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==0][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_not_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')用groupby（函数改写）

pivot = data[data['Date'].notnull() & data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index() pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': ...

SELECT substring_index( SELECT tc.commodity_classify FROM tb_commodity tc WHERE tc.merchant_id = 97 AND !ISNULL(tc.commodity_classify) GROUP BY tc.commodity_classify LIMIT 1 ,',',-1)

具体来说，这个查询语句先通过 WHERE 子句过滤出商家ID为 97 的商品，然后通过 GROUP BY 子句将它们按照分类分组。接着，使用 LIMIT 子句跳过第一个分类，再使用 substring_index 函数从第二个分类开始提取后面的...

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