这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。
你可以设置的显示将行分组变成 OUTLOOK样式。对于大量的数据来说，这样会以用户需要的顺序显示数据。用户可以选择要进行的排序（以列为依据），然后控件会以此为依据将行组织起来，分级地显示数据。既可以通
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
分组查询 select 查询信息 from 表名 where 条件 group by 按照列分组（可多个 ，隔开） order by 排序方式 （查询信息如果列名和聚合函数同时出现，要么在聚合函数中出现，要么就使用分组进行查询） having 条件 分组筛选（一般和group by连用，位置在其后） where：用来筛选from子句指定的操作所产生的行 group by：用来分组where子句输出 having：用来从分组的结果中筛选行 1.分组查询是针对表中不同的组分类统计和输出的 2.having
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
这两个内存条中，为什么一个是 8 个颗粒，另一个是 9 个颗粒呢？这个故事还要从比特翻转说起。
写过 Sql 的同学应该都知道 group by 是用来对数据进行分组的，一般与聚合函数一起使用，对分组后的数据进行聚合。虽然大家都在用，但是有些同学还是不太清楚 group by 的底层到底是如何实现分组并且最后进行聚合的。今天就讲讲 group by 的底层实现。
传统报表的实现方式大多基于 Table 控件，虽然可实现多个分组功能，但在报表显示方面有限制，只能呈现上下级的分组，而现代的复杂报表的需求，通常是左右级嵌套，有时甚至要求相同内容的单元格合并，使用 Table 控件，有太多的局限，有了矩表控件，通过简单的拖拽就能轻松实现多层分组报表，不管有多少个分组和分组小计都能简单解决。
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。
简介:"Group By"根据字面上的意思理解,就是根据"By"后面指定的规则对数据进行分组(分组就是将一个数据集按照"By"指定的规则分成若干个子数据集)，然后再对子数据集进行数据处理。 1、下面通
做数据分析的时候，我们经常要将某些维度进行分组，比如华东、华北作为重要销售区域，合在一起与其他区域进行对比：
日常使用Power Query的过程中，大家可能会对表（Table）、列（List）筛选部分数据比较熟悉，但是，如果是对于一行（Record），要筛选（或剔除）部分列（字段）进行计算，那该怎么办呢？
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
Group By 谁不会啊？这不是最简单的吗？越是简单的东西，我们越会忽略掉他，因为我们不愿意再去深入了解它。
前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
pandas学到分组迭代，那么基础的pandas系列就学的差不多了，自我感觉不错，知识追寻者用pandas处理过一些数据，蛮好用的；
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
这里留个疑问，因为目前来看，列名都是一一对应的，如果列名不一致的话，如何进行处理呢？可以先行试着操作下。
该文介绍了SQL基本语法，包括表库操作、数据操作、查询操作、分组操作、聚合函数、排序查询、聚合函数、分组查询、列操作和修改列。
小勤：前面关于《PQ-综合实战：数据都堆在一列里，怎么办？》的文章里，每组里的项数是一样的，但像这个，如果每组的项数不一样怎么办？
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
PowerBI本身内置的排序方式，是遵循ASCII国际标准的方式，这就导致了中文的默认排序对于很多小伙伴来说并不友好。
前面的实例介绍了 SELECT 语句的简单应用，即简单查询。在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。
COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（NULL）还是非空值
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
在葡萄城ActiveReports报表中可以通过矩阵控件非常方便的实现交叉报表，同时还可以设置数据的分组、排序、过滤、小计、合计等操作，可以满足您报表的智能数据分析等需求。在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。在运行时，当组合报表数据和数据区域时，随着为列组添加列和为行组添加行，矩阵将在页面上水平和垂直增长。 在矩阵控件中，也可以包括最初隐藏详细信息数据的明细切换，然后用户便可单击该切换以根据需要显示更多或更少的详细信
案例来源于一位同学的一种设备，去敏后格式如下：指标涉及100多个，每次测量的指标不一样，也就是说，设备除了“数据编号”外，其他标题名称错位存放于同一工作表中。另外，每个编号的条目数量（行数）不一样，大部分1条，但有的是2条或3条。
使用group by column1，column2,..按columm1,column2进行分组，即column1,column2组合相同的值为一个组
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式：
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了，虽然许多多种比较方法默认展示方式不同，但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
本篇，我们来介绍一下 SQL 中常用的聚合函数(Aggregate Functions)和 GROUP BY 子句的使用。
在葡萄城ActiveReports报表中除了提供对数据源进行排序的功能之外，还提供了最终用户排序功能，最终用户可以对报表进行区域内排序和整个数据源排序，结合数据钻取、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptProductListForSort.rdlx 的 ActiveReports 报表文件，使用的项目模板为 ActiveReports 页面报表，创建完成之后从 VS 的报表菜单项中选择转换为连续页面布局(CPL)报表，将固定页面报表转换为连续页面报表
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Power BI集成了很多实用功能，有些功能甚至不止一个入口。 微软的终极目标是让我们将重心放在数据处理和分析的思路上，而不是寻找功能菜单这种附加值低的事情上。 工欲善其事，必先利其器。Power BI功能众多，需要我们不断地实践、摸索才能熟练掌握。 本文就从Power BI运行效率的提升及模型的规范易用出发，分享五个实用小技巧。 Power BI中有诸多的默认功能设置，如数据类型检测、关系检测及自动日期/时间等。这些功能确实给我们带来了很大的便利，但当模型变得复杂、数据量也变多以后，模型运行效率就会变慢。
where是在分组（聚合）前对记录进行筛选，而having是在分组结束后的结果里筛选，最后返回整个sql的查询结果。
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分组列1,分组列2,...]) [统计列1,统计列2,...] .agg({统计列别名1:统计函数1,统计列别名2:统计函数2,...}) 参数说明： by 用于分组的列 中括号 用于统计的列 agg 统计别名显示统计值的名称，统计函数用于统计数据 代码示例： import numpy import pandas data = pandas.re
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