Resultados de la búsqueda a petición "group-by"
Python pandas regresión lineal groupby
Estoy tratando de usar una regresión lineal en un grupo por el marco de datos de pandas python: Este es el marco de datos df: group date value A 01-02-2016 16 A 01-03-2016 15 A 01-04-2016 14 A 01-05-2016 17 A 01-06-2016 19 A 01-07-2016 20 B ...
Resultados más extraños usando: groupby y nlargest () en pandas
Esta pregunta es una extensión de la siguiente publicación:seleccione el N más grande de una columna de cada grupo por grupo usando ...
El conteo mySQL solo devuelve un resultado a menos que use group by
usando la consulta SQL select u.name,count(u.name) as 'followers' from user u,follow f where u.type = 'c' AND f.followee = u.email group by u.nameme da el valor correcto para todos los usuarios en mi base de datos, sin embargo, la misma consulta ...
Actualización de MySQL con combinaciones de tablas: actualice el campo de una tabla con la suma del campo de otra tabla
Tengo dos mesasOrders yOrder_Details Order_Details tablas deorder_id el campo actúa como clave foránea paraOrders mesasid_order mesa. Quiero actualizar elprice_total campo deOrders tabla con resumen de precios desdeOrder_Details mesa. Intenté ...
Agrupe por marco de datos de pandas y seleccione lo último en cada grupo
¿Cómo agrupar los valores del marco de datos de pandas y seleccionar el último (por fecha) de cada grupo? Por ejemplo, dado un marco de datos ordenado por fecha: id product date 0 220 6647 2014-09-01 1 220 6647 2014-09-03 2 220 6647 2014-10-16 ...
Grupo de resultados de SQL por mes
Estoy tratando de devolver algunos resultados repartidos en un período continuo de 12 meses, por ejemplo: MONTH IN OUT January 210 191 February 200 111 March 132 141 April 112 141 May 191 188 etc...¿Cómo difundo los resultados en un rango de ...
Pandas group by cumsum keep columnas
He pasado algunas horas tratando de hacer un "grupo acumulativo por suma" en un marco de datos de pandas. He examinado todas las respuestas de stackoverflow y, sorprendentemente, ninguna de ellas puede resolver mi problema (muy elemental): Tengo ...
pandas, aplique múltiples funciones de múltiples columnas para agrupar por objeto
Quiero aplicar múltiples funciones de múltiples columnas a un objeto groupby que da como resultado un nuevopandas.DataFrame. Sé cómo hacerlo en pasos separados: by_user = lasts.groupby('user') elapsed_days = by_user.apply(lambda ...
Cuente valores únicos usando pandas groupby
Tengo datos de la siguiente forma: df = pd.DataFrame({ 'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4], 'param': ['a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan] }) print(df) # group param # 0 1 a # 1 1 a # 2 2 b # 3 3 NaN # 4 3 a # 5 3 a # 6 4 NaNLos valores no nulos ...
Usando GROUP BY con FIRST_VALUE y LAST_VALUE
Estoy trabajando con algunos datos que se almacenan actualmente en intervalos de 1 minuto que se ven así: CREATE TABLE #MinuteData ( [Id] INT , [MinuteBar] DATETIME , [Open] NUMERIC(12, 6) , [High] NUMERIC(12, 6) , [Low] NUMERIC(12, 6) , [Close] ...