MySQL中提供了group by关键字，用来对数据进行分组，用来统计分组的信息。group by的原理select id%10 as m, count(*) as c from t group by m;上述的sql是对id进行分组，对10取模相同的id分到一组，然后获取组内的数量。group by的流程如下： 1、创建一个内存临时表temp，表里有两个字段 m 和 c，m为主键2、从表 t 中
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2023-08-17 20:30:19
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我们在上一节简单介绍了Mysql中group by关键字的用法，没有看过的同学点击这里了解一下;文中提到的courses表和相关记录可以在上一篇文章中自取；给出的所有sql仅供参考，不一定是效率最高的解法，如果大家有其他的方法，也欢迎提供出来，一起讨论。练习1 那些年一起修过的课所有的课程我们的第一反应是可以使用distinct关键字实现SELECT DISTINCT(`class`) FROM
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2024-08-09 19:59:04
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mysql distinct 去重 (2011-07-15 14:43:11) 在使用mysql时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条，但往往只用它来返回不重复记录的条数，而不是用它来返回不重记录的所有值。其原因是 distinct只能返回它的目标字段，而无法返回其它字段，这个问题让
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2024-08-10 21:27:23
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数据挖掘和机器学习中会经常用到groupby()函数，merge()函数，concat()函数。groupby()函数主要对数据进行聚合，merge()一般情况下用来对两个Dataframe进行结合（一般情况下按照某一列进行将两个Dataframe进行连接），concat()一般情况下是直接在纵轴上面直接合并。下面来总结下这几个函数之间的用法和不同之处。1
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2023-07-12 10:43:25
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每天都在和你在一起 Spark Group By函数将相同的数据收集到DataFrame/DataSet上的组，并对分组后的数据执行聚合函数。count() 返回每个组的行数mean() 返回每个组的平均值max() 返回每个组的最大值min() 返回每个组的最小值sum() 返回每个组的值的总计avg(
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2023-07-12 10:44:09
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本文参考文章 现在对于本文出现的表给出建表sql（我真是太贴心了）DROP TABLE IF EXISTS `tab1`;
CREATE TABLE `tab1` (
`id` int(11) NOT NULL,
`size` int(11) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHA
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2024-06-07 13:02:07
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1、概述“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。2、原始表3、简单Group By示例1 select 类别, sum(数量) as 数量之和
from A
group by 类别 返回结果如下表，实际上就是分类汇总。4、Group By 和 Order B
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2023-07-24 23:17:52
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1、概述2、原始表3、简单Group By4、Group By 和 Order By5、Group By中Select指定的字段限制6、Group By All7、Group By与聚合函数8、Having与Where的区别9、Compute 和 Compute By1、概述“Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小
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2023-12-27 21:05:41
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背景：一些场景下是需要用到分组数据的，比如刚工作那会儿，有一次的需求是统计某个网点的各个职员关于一项任务的推广情况。又比如我要统计每个部门的人数有多少。这些都需要用到分组数据，分组数据就要使用group by 那group by 用法简单来说可以分为两种，一种是直接分组不添加限制条件，第二种就是加上限制条件测试数据如下：
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2023-08-14 23:32:12
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mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> expl
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2024-08-14 15:17:13
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文章来源：小数志作者：luanhz01 如何理解pandas中的groupby操作groupb
原创
2022-07-18 21:07:57
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最近项目中遇到这样的问题，很多在自己开发环境中可以正常执行的sql，在甲方的测试环境中出现报错。报错信息如下：意思大概就是我们查询的列，没有在group by 后面做分组。出现问题并不可怕，我们需要学习的正是如何快速定位问题，从以上报错信息来看，重点应该是with sql_model=only_full_group_by经过一番百度骚操作，我们得知sql_model有以下几个常用的参数：ONLY_
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2023-09-29 11:12:24
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【sql】mysql分组查询group by的案例和原理【一】group by的使用场景【二】group by的基本语法【1】基本语法【2】常用的聚合函数（1）max函数：取出分组中的最大值（2）avg函数：取出分组中的平均值（3）count函数：统计每个分组中的数据有多少条（4）sum函数：取出分组结果中的总和（5）min函数：取出分组中的最小值（6）GROUP_CONCAT函数：把分组中的值
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2024-06-03 14:57:16
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1.使用松散(Loose)索引扫描实现 GROUP BY何谓松散索引扫描实现 GROUP BY 呢?实际上就是当 MySQL 完全利用索引扫描来实现 GROUP BY 的时候，并不需要扫描所有满足条件的索引键即可完成操作得出结果。下面我们通过一个示例来描述松散索引扫描实现 GROUP BY，在示例之前我们需要首先调整一下 group_message 表的索引，将 gmt_create 字段添加到
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2023-11-01 19:46:24
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Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。Hive优化目标在有限的资源下，执行效率更高常见问题 数据倾斜map数设置reduce数设置其他Hive执行HQL --> Job --> Map/Reduce执行计划
我的源数据是每个会员卡的每笔消费，主要包括字段卡号，交易时间，销售金额 我想要做的事是求每个卡号的消费天数，及这个会员的消费金额 源数据如下 想要得到的结果如下，注意卡号一列就是代表天数 代码如下：首先我们先不看正确的代码，我想要回溯一下我走过的坑 我们要得到最后的结果，第一步就要先得到下面的表，也就是我们要看各个卡号在那些日期消费过，且金额是多少 ，要得到这个表很简单，无论你是用excel的数据
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2024-06-21 20:17:16
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这是以前学习数据库查询时从网上找的资料，都保存到本地的word文档，现在也拿出来分享分享吧，是别人的。 -- Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。
--它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。
--注意:group by 是先排序后分组；
--举例子说明：如果要用到group
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2023-07-05 10:16:37
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一、groupby 能做什么？python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)举例如下：print(df["评分"
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2023-05-28 16:53:21
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在Spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中，RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD，即RDD的每一行是（key, value）的格式。这种格式很像Python的字典类型，便于针对key进行一些处理。针对pair RDD这样的特殊形式，spark中定义了许多方便的操作，今天主要介绍一下reduceByKey和groupByKey，因为在接下来讲解《在sp
一、介绍日常数据分析中，难免需要将数据根据某个（或者多个）字段进行分组，求聚合值的操作，例如：求班级男女身高的平均值。可以通过 groupby 实现该需求。初步认识：df.groupby('name').agg({'price':'sum'}).reset_index()使用语法：Series.groupby(by=None,
axis=0,
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2023-07-04 14:19:19
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