进行group by count计数: count_result=df_unique.groupby('年龄').size().reset_index(name='人数') 1. 在上述代码中,我们首先使用drop_duplicates()函数对DataFrame进行去重处理,得到一个去重后的DataFramedf_unique。然后,我们使用groupby()函数按照年龄进行分组,并使用size()函数计算每个年龄段的学生人数。最后,...
where条件:分组前的条件,配合任何关键字使用 Having 条件:分组后的条件 (事后条件) ,只配合group by使用。having条件通常使用聚合函数 例子1:查询工资总和大于9000的部门编号以及工资和 SQL:select deptno,sum(sal) from emp group by deptno having sum(sal) > 9000; 例子2: 查询部门编号和人数!有要求工资低于1...
方法8:SQL法 select 地区 , count(*) as 不重复人数 from (select distinct * from [data$] where 地区 <>null) group by 地区 先使用子查询去重,再进行分组聚合计数即可!有SQL大佬欢迎提供好的思路! 好吧!最后我再写一个Python 就收工吧! 方法9:番外-Python df.drop_duplicates().groupby('地区').co...
df_group = df_clean.groupby(by=['mag','region']).count() # 重置索引并去除缺失值 df_reindex = df_group.reset_index().dropna() # 按计数从大到小排序,并使用去除重复值的方法保留下各地区最大值 df_sort = df_reindex.sort_values( by='time', ascending=False).drop_duplicates(['mag']) ...
len(group) 其结果如下: 解释下第一条语句,后面加了[“CustomerID”].count(),这里是对CustomerID列进行计数,在结果中可以看到CustomerID值有1、2、3,且对应的数量分别是1、2、2,与orders表是一致的。 下一篇将介绍Excel中数据去重的操作方法。
使用SQL查询实现去重统计，通过子查询去除重复记录，然后分组并计数，公式为：select 地区 , count(*) as 不重复人数 from (select distinct * from [data$] where 地区 <>null) group by 地区。此方法适用于数据库操作。方法9：番外-Python 利用pandas库，只需一行代码：df.drop_duplicates()....
首先确定哪些字段可能重复,然后需要按照此字段聚合: selectcount(*),可疑字段from表名groupby可疑字段havingcount(*)>1; 计数大于1的自然是重复记录。 2.删除重复值 最佳的方式是创建新表后抛弃旧表: createtable新表asselect*from旧表groupby重复字段;droptable旧表;altertable新表renameto旧表;...
df 的去重:df.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first', inplace=True),subset='name',指定删除姓名列重复的值,并保留第一个样本; Series 的去重:Series.unique(),保留唯一的取值; df的随机抽样,n个:df.sample(n=3, random_state=1); df的随机抽样,30%:df.sample(frac=0.3, random_state...
2、唯一去重和按值计数 2.1 唯一性去重 一般不用于数值列，而是枚举、分类列 df["fengxiang"].unique...