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如何将GROUPBY与INNER一起使用?

GROUP BY与INNER JOIN结合使用可以实现对数据进行分组并进行关联查询。

GROUP BY是用于对查询结果进行分组的关键字,它将查询结果按照指定的列进行分组,并对每个分组进行聚合操作。在使用GROUP BY时,通常会结合使用聚合函数(如SUM、COUNT、AVG等)来计算每个分组的汇总信息。

INNER JOIN是用于将两个或多个表中的数据进行关联的操作。它通过指定关联条件,将满足条件的行从不同的表中匹配出来,形成一个新的结果集。INNER JOIN可以根据关联条件将多个表中的数据进行合并,从而实现数据的关联查询。

将GROUP BY与INNER JOIN结合使用的语法如下:

SELECT 列1, 列2, ... FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 关联条件 GROUP BY 列1, 列2, ...

其中,列1、列2等表示需要查询的列名,表1、表2表示需要关联的表,关联条件指定了两个表之间的关联关系。

使用GROUP BY与INNER JOIN可以实现一些常见的查询需求,例如:

  1. 统计每个部门的员工数量: SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
  2. 查询每个订单的商品信息: SELECT orders.order_id, products.product_name FROM orders INNER JOIN products ON orders.product_id = products.product_id;

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这是由于变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已,然后我们可以调用配合函数(如:.mean()方法)来计算分组平均值等。   因此,一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”,默认情况下,所有数值列都将会被聚合,虽然有时可能会被过滤为一个子集。   一般,如果对df直接聚合时, df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()(分组键为:Series)与df.groupby(['key1','key2']).mean()(分组键为:列名)是等价的,输出结果相同。   但是,如果对df的指定列进行聚合时, df['data1'].groupby(df['key1']).mean()(分组键为:Series),唯一方式。 此时,直接使用“列名”作分组键,提示“Error Key”。 注意:分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

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