我有一个代码用于创建具有CSV数据的组,并创建具有该组的新文件！ 我读了我的csv文件,然后使用它.问题是当我的功能工作并使用数据创建新文件时,新文件的名称是组的名称,我不希望这样： ID Inventory Domain Requests Impressions Fill Rate 123
如何获取MySQL中每个标记最常出现的类别？理想情况下,我想模拟一个计算列的mode的聚合函数. SELECT t.tag , s.category FROM tags t LEFT JOIN stuff s USING (id) ORDER BY tag; +------------------+----------+ | tag | category | +------------------
我有3个查询： table: pageview SELECT event_id, count(*) AS pageviews FROM pageview GROUP BY event_id ORDER BY pageviews DESC, rand() LIMIT 1000 table: upvote SELECT event_id, count(*) AS upvotes FROM upvote GROUP BY event_id ORDER BY upvotes DESC, rand() L
我有动力使用熊猫滚动功能来执行滚动多因素回归(这个问题不是关于滚动多因素回归).我希望我能够在df.rolling(2)之后使用apply并获取生成的pd.DataFrame,用.values提取ndarray并执行必要的矩阵乘法.它没有那么成功. 这是我发现的： import pandas as pd import numpy as np np.rand
目前我在开发中使用mysql 5.7,在生产中使用5.6.每次我在开发中使用group运行查询时都会出现一些错误,如“错误代码：1055. SELECT列表的表达式#1不在GROUP BY中” 这是查询. SELECT c.id, c.name, i.* FROM countries c, images i WHERE i.country_id = c.id GROUP BY c.id; Fixe
我有下表： id time text otheridentifier ------------------------------------------- 1 6 apple 4 2 7 orange 4 3 8 banana 3 4 9 pear 3 5
Here是我所有表格的结构和查询(请关注最后一个查询,如下所示).正如你在小提琴中看到的,这是当前的输出： +---------+-----------+-------+------------+--------------+ | user_id | user_name | score | reputation | top_two_tags | +---------+-----------+-------+------------
我的第一个问题： 我对pandas(0.12.0-4)中groupby的apply方法的这种行为感到困惑,它似乎将函数TWICE应用于数据帧的第一行.例如： >>> from pandas import Series, DataFrame >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'class': ['A', 'B', 'C&#
我正在使用这个数据框： Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Oranges 10/6/2016 Tom 15 Oranges 10/6/2016
有一个包含数据的表消息,如下所示： Id Name Other_Columns ------------------------- 1 A A_data_1 2 A A_data_2 3 A A_data_3 4 B B_data_1 5 B B_data_2 6 C C_data_1 如果我按名称运行查询select * from messages
我有一个数据框,其中包含日期和公共假期 Date WeekNum Public_Holiday 1/1/2015 1 1 2/1/2015 1 0 3/1/2015 1 0 4/1/2015 1 0 5/1/2015 1 0 6/1/2015 1 0 7/1/2015 1 0 8/1/2015 2 0 9/1/2015 2 0 10/1/2015 2 0 11/1/2015
MCVE df = pd.DataFrame({ 'Cat': ['SF', 'W', 'F', 'R64', 'SF', 'F'], 'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 2] }) df.Cat = pd.Categorical( df.Cat, categories=['R64', &#
我在MySQL中有一个查询： select slscod,slsname,brc from td_casa group by slscod order by slsname limit 0,100 此查询使用slsname升序检索前100个唯一销售代码,其中包含slsname和brc. 如何在MSSQL 2000中更改此查询？解决方法:基本语法是： select top 100 slscod,slsname,brc f
我有表T和一些列和值 T ======================== id | name | g1 | g2 ========================= 10 | abc | 1 | 1 14 | abc | 1 | 0 33 | abc | 1 | 0 42 | def | 1 | 0 52 | def | 1 | 1 63 | def | 2 | 0 66 | def |
我需要一个查询帮助,按月分组所有按月分组的值. 试： SELECT sum(price) From table WHERE ADD_DATE( date, INTERVAL 15 DAY); 预期结果： Jan Day 1 - 15 = 5.2 Jan Day 16 - 31 = 80.4 Feb Day 1 - 15 = 50 Feb Day 16 - 28 = 80.2 ..... 解决方法:这基本上是从1月15日和16日
我在大熊猫的一个角落里打.我试图使用agg fn但没有做groupby.假设我想要对整个数据帧进行聚合,即 from pandas import * DF = DataFrame( randn(5,3), index = list( "ABCDE"), columns = list("abc") ) DF.groupby([]).agg({'a' : np.sum, 'b' : np.mean } ) # <--- d
我希望做一些像从表中获取所有行的事情 where date >='2012-05-05' and date<='2012-07-20' 我希望MySQL返回“group by”行,明智地增加 2012-05-05 to 2012-06-05(incerement 1 month) 2012-06-06 to 2012-07-06(increment 1` month) and remaining 2012-07-07 to 2012-07-20 (
我有一个MySQL表格,我存储赛车锦标赛的结果,所以每一行都包含 – 其他数据 – 每个车手在某场比赛中的位置.我想获得某个驾驶员前5名的总和(例如,如果驾驶员的最佳位置是1,2,2,4,5,我希望MySQL返回14).我想要做的是这样的： SELECT driver, SUM(position) FROM results WHERE (race,
我有下面的数据表 emp_no emp_name login HOD_code Level E43057 Ankita Barde 9:45 P00212 Direct E33995 Rakesh Sharma 8:15 P00212 Direct E31446 Amit Singh 10:45 P00212 Direct E44920 Shweta Salve 9:38 E33995 Indi
This是我的小提琴. 表和数据是 create table Table3 (MatchID varchar(10), ItemType varchar(10)); insert into Table3 values ('M001','Fruit'), ('M001','Animal'), ('M002','Fruit'), ('M002','Vehicl
我有一个熊猫数据框.在第一列中,它可以多次具有相同的值(换句话说,第一列中的值不是唯一的). 每当我在第一列中有多个包含相同值的行时,我只想留下第三列中具有最大值的行.我几乎找到了解决方案： import pandas ls = [] ls.append({'c1':'a', 'c2':'a', 'c3':1}) ls.append({'c1':
我使用pandas来分组数据集.当我使用不同的函数聚合不同的列时,我得到了一个分层的列结构. G1 = df.groupby('date').agg({'col1': [sum, np.mean], 'col2': 'sum', 'col3': np.mean}) 结果是： col1 col2 col3 su
我有以下查询,其中包含重复的user_id.我不希望看到一个以上的用户.我决定使用group by,如下所示： SELECT u.`ID`, u.`user_login`, u.`user_registered`, u.`display_name` FROM purchase_key p LEFT JOIN users u ON p.user_id = u.id WHERE ( `product_id` = 1 OR `produc
我正在建立一个系统,应该显示学生连续两天错过. 例如,此表包含缺席. day | id | missed ---------------------------------- 2016-10-6 | 1 | true 2016-10-6 | 2 | true 2016-10-6 | 3 | false 2016-10-7 | 1 | true 2016-10-7
我有以下在MySQL 5.6中编写的代码块： INSERT INTO Totals SELECT Zone, State, COUNT(Sponsored), COUNT(Enrolled), COUNT(PickedUp) FROM MasterData GROUP BY Zone, StateName WITH ROLLUP; 这会产生以下汇总总数： Zone 1 Sponsored Enrolled Picked Up
