group by 函数使用样例
时间: 2023-04-04 22:02:58 浏览: 51
好的,group by 函数是用于对数据进行分组统计的函数,下面是一个使用样例:
假设有一个学生表,包含学生姓名、性别、年龄、所在班级、成绩等字段,现在需要统计每个班级的平均成绩,可以使用以下 SQL 语句:
SELECT 班级, AVG(成绩) FROM 学生表 GROUP BY 班级;
其中,GROUP BY 班级表示按照班级字段进行分组,AVG(成绩)表示计算每个班级的平均成绩。
相关问题
hive 开窗的同时使用group by 可以提供一个样例嘛
可以提供一个样例,例如:
SELECT
name,
age,
SUM(salary) OVER (PARTITION BY name ORDER BY age ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS salary_sum
FROM
employee
GROUP BY
name,
age;
这个查询语句使用了窗口函数 SUM 和 GROUP BY,按照 name 和 age 进行分组,并且在每个分组内对 salary 进行求和,同时使用窗口函数计算每个员工的薪资总和。
pandas groupby用法 sum排序
在pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并使用sum函数对指定列进行求和。根据您提供的代码样例,如果我们想要根据"交易类型"为1,对"消费金额"进行求和,并按照"用户"进行排序,可以使用以下步骤:
1. 首先,使用groupby函数对"用户"列进行分组,并选择"交易类型"为1的数据进行筛选:
```python
grouped = df[df['交易类型'] == 1].groupby('user')
```
2. 然后,对分组后的数据应用sum函数进行求和操作:
```python
sum_amount = grouped['消费金额'].sum()
```
3. 最后,使用sort_values函数对求和结果进行排序,按照降序排列:
```python
sorted_sum = sum_amount.sort_values(ascending=False)
```
这样,sorted_sum将包含根据"用户"分组后,根据"交易类型"为1的"消费金额"列进行求和,并按照求和结果进行降序排序的结果。
请注意,上述步骤中的每一步都是基于pandas库进行处理,并根据您提供的引用内容[1]和来解答您的问题。