df = pd.read_sql(sql, django.db.connection) df = df.groupby('datasource_id') groupby后顺序发生了变化,如何保持groupby后顺序不发生变化
时间: 2023-08-26 16:50:48 浏览: 40
要保持groupby后的顺序不发生变化,你可以使用`sort=False`参数来禁用默认的排序行为。在`groupby`操作中将`sort=False`设置为True。例如:
```python
df = df.groupby('datasource_id', sort=False)
```
这样,数据将按照原始顺序进行分组,而不会发生排序。
相关问题
df = pd.read_csv(request.session[request.user.username])
这是一段Python代码,用于读取一个CSV文件,并将其转换为一个Pandas数据框。其中,request是一个Django框架中的对象,request.session是Django框架中用于存储会话数据的对象,request.user是当前会话的用户对象,username是该用户的用户名。该行代码使用了该用户会话中存储的CSV文件路径来读取CSV文件,并将其转换为一个Pandas数据框,最终将该数据框赋值给变量df。
sql = '''select id,review_status,ai_status, if (review_status='0',ai_status,review_status) as final_status from sql_review_detail where review_record_id='%s' order by FIELD(final_status,-1,0,9,1,2),id desc ''' % record_id df = pd.read_sql(sql, django.db.connection) id_list = list(df['id']) 执行sql对几万条数据进行排序,怎么优化执行效率更高
对于大量数据的排序,可以考虑以下几种优化方式:
1. 添加索引:在 `sql_review_detail` 表中添加 `review_record_id`、`review_status`、`ai_status` 等字段的索引,可以大大提高查询速度。
2. 优化 SQL 语句:可以将 `if` 函数改为 `case when` 函数,可以更好地支持索引优化。例如:
```sql
select id, review_status, ai_status,
case when review_status = '0' then ai_status else review_status end as final_status
from sql_review_detail
where review_record_id = '%s'
order by FIELD(final_status,-1,0,9,1,2),id desc
```
3. 分批次查询:如果数据量太大,一次性查询可能会导致内存不足或查询时间过长,可以考虑分批次查询,例如每次查询1000条数据,然后进行排序和合并。
4. 使用缓存:如果数据不是实时变化的,可以将查询结果进行缓存,下次查询时直接从缓存中读取,可以大大提高查询速度。可以使用 Redis 等缓存工具实现缓存功能。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)