使用groupby的条件(groupby注意事项)
group by用法
group by用法是：select student.姓名,avg(sc.成绩)，from student，sc。
GROUPBY是分组查询，一般GROUPBY是和聚合函数配合使用。
用了GROUPBY按ITEM。ITEMNUM这个字段分组，那其他字段内容不同。右边3条如何变成一条，所以需要用到聚合函数，比如selectA，count(B)数量。
fromtablegroupbyAgroupby有一个原则，就是select后面的所有列中，没有使用聚合函数的列，必须出现在groupby后面。
实例说明
1、所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是一种分组条件的组合方式)。
2、每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)。
3、每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。
group by用法是什么？
GROUPBY是分组查询，一般GROUPBY是和聚合函数配合使用。
用了GROUPBY按ITEM。ITEMNUM这个字段分组，那其他字段内容不同。右边3条如何变成一条，所以需要用到聚合函数，比如selectA，count(B)数量
fromtablegroupbyAgroupby有一个原则，就是select后面的所有列中，没有使用聚合函数的列，必须出现在groupby后面。
SQL语言结构化：
查询语言(Structured?Query?Language)的简称。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。
SQL语言允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。SQL语言语句可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能。
access中,分组后显示的条件子句是什么
access中，分组后显示的条件子句是GroupBy。根据查询相关资料信息显示，GroupBy是SQL查询语言里的，分组子句，它可以对记录进行分组，用于提取每个组中一条与该组汇总有关的信息。
帮我解释下：所有select的字段，除聚合函数中的字段，都必须在group by中出现。只要满足这个规则就可以
使用groupby，聚合函数可以重新出现select查询字段，但是常规字段必须在groupby之后分组。
例如：从表组中选择A，B，C，count（degreeD），sum（E），特殊的B，C，除了聚合函数count（D）和sum（E）之外，字段A、B和C必须出现在groupby中。
groupby的意思是将一个数据集按照一定的规则划分为几个小区域，然后对几个小区域进行数据处理。例如：从表GROUPBYProductPlace中选择COUNT（＊）作为水果种类
这条SQL语句简单地使用GroupBy＋来对字段进行分组，可以将其解释为“按生产国家对数据集进行分组，然后按每组计算所记录的各种水果的数量”。
扩展资料：
如果GROUPBY使用ALL关键字，那么查询结果应该包括由GROUPBY子句生成的所有组，即使有些组没有匹配搜索条件的行。如果没有ALL关键字，包含GROUPBY子句的SELECT语句将不会显示不符合条件的一组行。
返回结果集中每个可能的组和子组组合的GROUPBYsummary行。GROUPBYsummary行可用于表示所有值，也可以在结果中显示为NULL。
排序函数通常在ORDERBY子句中使用：ASC，DESC，其中，ASC表示升序，DESC表示降序，Sort函数通常放在子句的末尾，以指示它们是如何排序的。例如：从学号＝＇2006091＊＊1＇的成绩中按ASC年级排序。
什么时候 用GroupBy
GROUP BY 用于分组查询，常与聚合函数一起使用，注意，分组条件必须在查询列中，如： select avg(sal), deptno from emp group by deptno(按部门查询各个部门的平均工资)若吧查询列中的deptno字段去掉则查询出错
Python 数据处理（三十九）—— groupby（过滤）
filter 方法可以返回原始对象的子集.
例如，我们想提取分组内的和大于 3 的所有分组的元素
filter 的参数必须是一个函数，函数参数是每个分组，并且返回 True 或 False
例如，提取元素个数大于 2 的分组
另外，我们也可以过滤掉不满足条件的组，而是返回一个类似索引对象。在这个对象中，没有通过的分组的元素被 NaN 填充
对于具有多列的 DataFrames ，过滤器应明确指定一列作为过滤条件
在进行聚合或转换时，你可能想对每个分组调用一个实例方法，例如
但是，如果需要传递额外的参数时，它会变得很冗长。我们可以直接使用分派到组对象上的方法
实际上这生成了一个函数包装器，在调用时，它接受所有传递的参数，并在每个分组上进行调用。
然后，这个结果可以和 agg 和 transform 结合在一起使用
在上面的例子中，我们按照年份分组，然后对每个分组中使用 fillna 补缺失值
nlargest 和 nsmallest 可以在 Series 类型的 groupby 上使用
对分组数据的某些操作可能并不适合聚合或转换。或者说，你可能只是想让 GroupBy 来推断如何合并结果
我们可以使用 apply 函数，例如
改变返回结果的维度
在 Series 上使用 apply 类似
对于之前的示例数据
假设，我们想按 A 分组并计算组内的标准差，但是 B 列的数据我们并不关心。
如果我们的函数不能应用于某些列，则会隐式的删除这些列，所以
直接计算标准差并不会报错
可以使用分类变量进行分组，分组的顺序会按照分类变量的顺序
可以使用 pd.Grouper 控制分组，对于如下数据
可以按照一定的频率对特定列进行分组，就像重抽样一样
可以分别对列或索引进行分组
类似于 Series 和 DataFrame ，可以使用 head 和 tail 获取分组前后几行
在 Series 或 DataFrame 中可以使用 nth() 来获取第 n 个元素，也可以用于获取每个分组的某一行
如果你要选择非空项，可以使用关键字参数 dropna ，如果是 DataFrame ，需要指定为 any 或 all (类似于 DataFrame.dropna(how='any|all') )
与其他方法一样，使用 as_index=False 分组名将不会作为索引
你也可以传入一个整数列表，一次性选取多行
使用 cumcount 方法，可以查看每行在分组中出现的顺序
可以使用 ngroup() 查看分组的顺序，该顺序与 cumcount 的顺序相反。
注意 ：该顺序与迭代时的分组顺序一样，并不是第一次观测到的顺序