分组函数应用（sql+python）总结

经常会遇见对某个字段进行分组、统计等，其中还包括一些比较细致的问题，有时往往会忘记，这里做个记录。

文章目录

- - 1. sql的分组（group by/ over()）
  - 2. PYTHON分组函数使用groupby

1. sql的分组（group by/ over()）

sql的分组分为两类函数，一类是直接group by，另一类就是窗口函数进行聚合。
(1) 使用分组函数的注意事项：

分组函数会自动忽略NULL值，即在计算时不会将NULL值计入。
分组函数只能在包含GROUP BY子句的SELECT语句中使用。
在使用WHERE子句时不能直接使用分组函数，因为WHERE子句是在GROUPBY子句之前执行的。如果需要筛选分组，应使用HAVING子句。
分组函数可以嵌套使用，即在一个分组函数的计算结果上再进行分组。
(2) 窗口函数
窗口函数是一类在相关行集（即“窗口”）上进行计算的函数，这些行集由 OVER() 子句定义，可以基于 SQL 查询中的各种排序和分组条件。窗口函数可以进行复杂的分析，如运行总计、移动平均、排名等。

以下是一些常见的窗口函数及其用途：

ROW_NUMBER()：为窗口内的每一行分配一个唯一的序号，从1开始
RANK() 和 DENSE_RANK()：对窗口内的行进行排名，RANK() 排名时排名之间会跳号，而 DENSE_RANK() 则不会
LEAD() 和 LAG()：访问窗口中当前行之后的（LEAD）或之前的（LAG的行
SUM()、AVG()、MIN()、MAX()：这些聚合函数也可以作为窗口函数使用，对窗口内的行集进行计算。
VARIANCE() 和 STDDEV()：计算窗口内数值的方差和标准差。

(3) 窗口函数通常与OVER()子句一起使用，以便定义窗口的计算方式。OVER()子句可以包含排序订单（ORDER BY）和分页（PARTITION BY）子句。

-- 为每个区域每个月的销售总额计算一个移动的总和
SELECT region, 
date_part('month', date) as month, 
SUM(sales_amount) over (partition by region order by date) as monthly_sales
FROM sales
ORDER BY region, date;

2. PYTHON分组函数使用groupby

(1) data.groupby().size().reset_index(name='')

import pandas as pd# 假设有一个DataFrame如下
data = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],'B': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one']
})# 使用groupby和size方法计算每个组的大小
grouped = data.groupby('A').size().reset_index()# 输出结果
print(grouped)

(2) transform函数

grouped=data.groupby(['pproduct_no','range']).size().reset_index(name='counts')
grouped['percentage']=grouped['counts']/grouped.groupby('product_no')['counts'].transform('sum')

.transform(‘sum’): transform方法在这里被用来对选定的列（‘counts’）中的每个分组应用一个函数。在这个例子中，函数是sum，它会计算每个分组中counts列值的和。transform方法有两个重要的特点：

它不会改变原始数据形状；
它会返回一个与原始数据相同形状的新数据，其中包含了应用了指定函数的数据。

在这个例子中，每个分组的counts列的值会被替换为该组counts列值的总和

(3) apply函数
对每个分组的数据调用某个函数

def sam_st(df,target):y=df[target]ttl_cnt=len(y)good_cnt=np.sum(y==0)bad_cnt=np.sum(y==1)bad_rate=bad_cnt/(good_cnt+bad_cnt)return pd.Series([ttl_cnt,good_cnt,bad_cnt,bad_rate],index=['TotalCnt','GoodCnt','BadCnt','BadRate'],dtype='object')
group_col=''
target=''					
data.groupby(group_col).apply(sam_st,target=target)
# sam_st里面的df代表分组之后的每个分组的数据，groupby之后就可以直接作为参数df