group by 必须写所有返回的参数吗

在使用 GROUP BY 时，必须写所有未聚合的列（也称为“非聚合列”或“分组列”），以便将结果集分组。这是因为 GROUP BY 子句根据指定的列将结果分组，然后对每个组执行聚合函数，例如 SUM、AVG、COUNT 等。如果您不将所有非聚合列包含在 GROUP BY 子句中，则会出现以下错误：

ERROR: column "non_aggregated_column" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function

这是因为您试图使用未聚合的列进行分组，但未将其包含在 GROUP BY 子句中。因此，您需要确保所有返回的列都在 GROUP BY 子句中列出，或者使用聚合函数对非聚合列进行聚合。

相关问题

groupby函数by参数

`groupby()` 函数的 `by` 参数指定用于分组的列名或列名列表。该参数可以是列名字符串、列名列表或字典。下面是每种情况的说明：

- 如果 `by` 是一个列名字符串，则使用该列作为分组依据。
- 如果 `by` 是一个列名列表，则使用列名列表中的所有列作为分组依据。这种情况下，`groupby()` 函数返回一个多级索引对象，其中每个级别对应一个分组依据列。
- 如果 `by` 是一个字典，则字典的键指定要分组的列名，而字典的值指定在该列上应用的函数。这种情况下，`groupby()` 函数返回一个由字典键组成的多级索引对象，其中每个级别对应一个分组依据列，而每个组内的数据都是在对应列上应用了相应函数的结果。

例如，假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含三个列 `A`、`B` 和 `C`，你可以使用以下代码将数据按列 `A` 和 `B` 进行分组：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])

这将返回一个 `GroupBy` 对象，它可以用于进一步的聚合操作。

groupby的参数

Pandas库中的`groupby`函数是一个强大的工具，用于数据分析中按照特定列对数据进行分组。`groupby`方法的主要参数包括：

1. **by**: 这是必选参数，通常是一个或多个列名，根据这些列的值将数据集分割成不同的组。可以是列名、切片、数组或列表。

2. **axis**: 默认为0（即行），可以选择1（即列）来进行列级别的分组。

3. **as_index**: 如果为True（默认），则保持分组后的组别作为新数据框的索引；如果为False，则不会创建新的索引，返回的是一个GroupBy对象。

4. **level**: 如果你的数据是多级索引（Hierarchical Index），可以通过这个参数指定按哪一级进行分组。

5. **sort**: 是否在分组后对结果排序，默认是True，如果不需要排序可以设置为False。

6. **group_keys**: 控制是否在分组键（by列）上添加一个新的列，包含原始的分组值，通常不改变。

7. **observed**: 只适用于时间序列，表示是否基于每个观察（row）的唯一性进行分组。

8. **dropna**: 是否在分组前删除缺失值，可以设置为True、False或方法。

9. **filter**: 可以是一个函数，用于选择哪些观测值应该被包含在分组内。

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