MySQL是否可以根据年龄段处理数据分组？ 在我的用户表中,年龄值是他们的实际年龄.我想按照年龄分组.例如： ages below 1 year old as age1, 1-4 yrs as age2, 5-9 yrs. old as age3 and so on. 解决方法:是.您在CASE案例中进行分区. SELECT COUNT(*), CASE WHEN age < 1
我遇到GROUP BY的问题.它返回它可以找到的第一个条目,但我希望它返回最后一个条目.那可能吗？ 这是我的查询(准备好的查询)： SELECT stamp_user, stamp_date, stamp_type FROM rws_stamps WHERE stamp_date >= ? GROUP BY stamp_user ORDER BY stamp_date DESC 我的表看起来像这样：
我怎样才能返回MySQL中字段的第一个不同匹配？ 我的表： name hash ---------------- Anna ABC Barb DEF Charlie GHI Anna JKL Andrea MNO 我的查询(％An％)： SELECT DISTINCT(name) as name, hash FROM my_table WHERE name LIKE '%An%'; 返回： name hash ----
这个问题是以下帖子的扩展：select largest N of a column of each groupby group using pandas 让我们使用相同的df和所选答案中提出的解决方法.基本上,我正在尝试进行2次groupby操作并选择每组的nlargest N.但是,正如您在下面看到的,我得到其中一个操作的错误. 鉴于原始帖子在代码
我正在开发应用程序,我需要对不同的javascript对象进行分组,这些将基于月,日和年. 对于我来说,我在下面这样做 var calculateByDay = function(inputList){ var outPutList = []; var result = {} var item = null, key = null; for(i=0; c<i
我有以下DataFrame： df = pd.DataFrame({ 'Branch' : 'A A A A A B'.split(), 'Buyer': 'Carl Mark Carl Joe Joe Carl'.split(), 'Quantity': [1,3,5,8,9,3], 'Date' : [ DT.datetime(2013,1,1,13,0), DT.datetime
如何按时间间隔对表格的记录进行分组,从每天19:00开始到第二天18:59结束？ 表：测试 id creation_date name 1 2014-01-01 17:52:27 a 2 2014-01-01 18:50:00 b 3 2014-01-01 19:00:00 c 4 2014-01-03 18:59:00 e 5 2014-01-03 12:
参见英文答案 > itertools.groupby() not grouping correctly 3个 我已经检查了一些关于groupby()的主题,但我没有得到我的例子的错误： students = [{'name': 'Paul', 'mail': '@gmail.com'},
是否有一种简单的方法可以进行包含一段时间内所有日期的GROUP BY DATE(时间戳),无论是否有与该日期相关的任何记录？ 基本上,我需要生成一个这样的报告： 24 Dec - 0 orders 23 Dec - 10 orders 22 Dec - 8 orders 21 Dec - 2 orders 20 Dec - 0 orders 解决方法:而不是使用GROUP BY,
我试图从具有每个不同candidate_id的最新日期的行返回数据.它正确地返回最近的日期(created_unix列),但不返回相应行的其余数据. SELECT candidate_id, message, max(created_unix), jobpost_id, staffuserid FROM messages WHERE employer_id='$employerid' AND las
假设我们采用熊猫数据帧…… name age family 0 john 1 1 1 jason 36 1 2 jane 32 1 3 jack 26 2 4 james 30 2 然后做一个groupby()…… group_df = df.groupby('family') group_df = group_df.aggregate({'name'
我有两张这样的桌子. ‘order’表有21886行. CREATE TABLE `order` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL, `reg_date` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_reg_date` (`reg_date`), ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLL
在我的SQL查询中,我使用GROUP BY和ORDER BY子句选择数据.该表在多行中具有相同的数字,每行具有不同的时间.所以我想我想要应用GROUP BY子句. 但是在结果中返回最旧的时间与数字,但我需要最近的时间. SELECT * FROM TABLE GROUP BY (numbers) ORDER BY time DESC 查询看起来好像应
我的mysql查询有问题. 我的数据库： sections id section_name grades id user_id section_id date grade 我希望我的数据显示如下： Section_name等级 但我希望等级最接近今天的日期…… 这是我到目前为止,但它没有显示最新的成绩.相反,它按ID排序(我猜) SELECT *
阅读几个类似的Qs /因为我还没有找到我正在寻找的解决方案.我拥有的表数据是GROUP BY DATE(时间戳)并返回一个计数,示例结果： [timestamp] => 2010-05-12 20:18:36 [count] => 10 [timestamp] => 2010-05-14 10:10:10 [count] => 8 不使用临时表,或日历表是否有办法填写缺少的日
我试图将我的数据帧拆分为组 df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['1&
我有以下形式的数据： df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': ['a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan] }) print(df) # group param # 0 1 a # 1 1
看似简单的MySQL问题,但我以前从来没有这样做过.. 我有两张桌子,物品和价格,有一对多的关系. Items Table id, name Prices Table id, item_id, price 哪里 prices.item_id = items.id 到目前为止我所拥有的： SELECT items.id, items.name, MIN(prices.price) FROM items LEFT
$search_alls= DB::table('a16s as A') ->select('A.id') // ->select('A.*') ->addSelect(DB::raw('SUM(CASE WHEN B.approve = 1 ELSE 0 END) as Yshow')) ->leftjoin('a16s_likes as B&#
我有这样一个沉重的阵列： [ {Id: 1, Name: 'Red', optionName: 'Color'}, {Id: 2, Name: 'Yellow', optionName: 'Color'}, {Id: 3, Name: 'Blue', optionName: 'Color'}, {Id: 4, Name: 'Green', opti
我想从字典列表生成一个字典,按一些键的值对列表项进行分组,例如： input_list = [ {'a':'tata', 'b': 'foo'}, {'a':'pipo', 'b': 'titi'}, {'a':'pipo', 'b': &
我有一个类似于这个的MySQL数据库： ID Group Name 1 1 John 2 1 Andrea 3 1 Jack 4 2 Mike 5 2 Kurt 6 3 Alice 我需要在一个看起来像这样的html表中对结果进行排序： Group Name ----------
我有以下数据框架,并希望： >按月分组记录 >每个唯一UPC_ID的Sum QTY_SOLD和NET_AMT(每月)>在结果数据框中包括其余列 我认为我可以做到这一点的方式是第一：创建一个月份列来聚合D_DATES,然后通过UPC_ID对QTY_SOLD求和. 脚本： # Convert date to date time object df['D_DATE'] = pd.t
我有下表： ID NAME TIME 1 A 0 2 A 3 3 B 1 我使用下面的查询产生： SELECT * FROM `table` GROUP BY `NAME` ID NAME TIME 1 A 0 3 B 1 我想使用GROUP BY生成这样的结果(按TIME列折扣排序)： ID NAME TIME 2 A 3 3 B 1 解决方法: SELECT NAME, MAX(TIM
如果我的数据框具有包含相同名称的列,是否有办法将具有相同名称的列与某种功能(即总和)组合在一起？ 例如： In [186]: df["NY-WEB01"].head() Out[186]: NY-WEB01 NY-WEB01 DateTime 2012-10-18 16:00:00 5.6 2.8 2012-10-18 17:00:00 18.6 12.
