Questions tagged «aggregate»

如何在LINQ中对多个列进行分组 在SQL中与此类似： SELECT * FROM <TableName> GROUP BY <Column1>,<Column2> 如何将其转换为LINQ： QuantityBreakdown ( MaterialID int, ProductID int, Quantity float ) INSERT INTO @QuantityBreakdown (MaterialID, ProductID, Quantity) SELECT MaterialID, ProductID, SUM(Quantity) FROM @Transactions GROUP BY MaterialID, ProductID

967 c#  .net  linq  group-by  aggregate 

这听起来有些la脚，但我一直无法找到关于的很好的解释Aggregate。 好的意味着简短，描述性的，全面的，并带有一个小而清晰的例子。

721 c#  .net  linq  aggregate 

该常见问题是关于聚合和POD的，涵盖以下材料： 什么是骨料？ 什么是POD（普通旧数据）？ 它们有什么关系？ 它们如何以及为什么如此特别？ C ++ 11有什么变化？

548 c++  c++11  aggregate  c++17  standard-layout 

我有两列的数据框。第一列包含诸如“第一”，“第二”，“第三”之类的类别，第二列具有代表我从“类别”中看到特定组的次数的数字。 例如： Category Frequency First 10 First 15 First 5 Second 2 Third 14 Third 20 Second 3 我想按类别对数据进行排序，并对所有频率求和： Category Frequency First 30 Second 5 Third 34 我将如何在R中执行此操作？

357 r  dataframe  aggregate  r-faq 

基本上，问题是如何从中获得： foo_id foo_name 1个 1个 2℃ 对此： foo_id foo_name 1 AB 2℃

351 sql  mysql  string  aggregate  concatenation 

我有一个熊猫数据框，df例如： a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6 我想按第一列分组并获得第二列作为行中的列表： A [1,2] B [5,5,4] C [6] 可以使用pandas groupby来做类似的事情吗？

274 python  pandas  list  aggregate  pandas-groupby 

我正在使用此数据框： Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Oranges 10/6/2016 Tom 15 Oranges 10/6/2016 Mike 57 Oranges 10/6/2016 Bob 65 Oranges 10/7/2016 Tony 1 Grapes 10/7/2016 Bob 1 Grapes …

205 python  pandas  dataframe  group-by  aggregate 

从数据帧，是否有聚集（一个简单的方法sum，mean，max同时等c）中多个变量？ 以下是一些示例数据： library(lubridate) days = 365*2 date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day") year = year(date) month = month(date) x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) x2 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) df1 = data.frame(date, year, month, x1, x2) 我想同时按年份和月份汇总数据框中的x1和x2变量df2。以下代码汇总了x1变量，但是也可以同时汇总x2变量吗？ ### aggregate variables by year month df2=aggregate(x1 ~ year+month, data=df1, sum, na.rm=TRUE) head(df2) …

153 r  dataframe  data.table  aggregate  r-faq 

是否有熊猫内置的方法将两个不同的聚合函数f1, f2应用于同一列df["returns"]，而无需agg()多次调用？ 示例数据框： import pandas as pd import datetime as dt pd.np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ "date" : [dt.date(2012, x, 1) for x in range(1, 11)], "returns" : 0.05 * np.random.randn(10), "dummy" : np.repeat(1, 10) }) 语法上错误但直观上正确的方法是： # Assume `f1` and `f2` are defined for aggregating. df.groupby("dummy").agg({"returns": f1, "returns": f2}) 显然，Python不允许重复的键。还有其他表达方式agg()吗？也许元组列表[(column, …

127 python  pandas  dataframe  aggregate  pandas-groupby 

我有一个数据框，我想计算每个组中的行数。我通常使用该aggregate函数对数据求和，如下所示： df2 <- aggregate(x ~ Year + Month, data = df1, sum) 现在，我想对观察值进行计数，但似乎找不到的正确论点FUN。凭直觉，我认为应该是这样的： df2 <- aggregate(x ~ Year + Month, data = df1, count) 但是，没有这种运气。 有任何想法吗？ 一些玩具数据： set.seed(2) df1 <- data.frame(x = 1:20, Year = sample(2012:2014, 20, replace = TRUE), Month = sample(month.abb[1:3], 20, replace = TRUE))

121 r  dataframe  aggregate  r-faq 

我有以下数据框 x <- read.table(text = " id1 id2 val1 val2 1 a x 1 9 2 a x 2 4 3 a y 3 5 4 a y 4 9 5 b x 1 7 6 b y 4 4 7 b x 3 9 8 b y 2 8", …

91 r  aggregate  r-faq 

在Pandas数据框上进行分组的最佳方法是什么，但要从该分组中排除一些列呢？例如我有以下数据框： Code Country Item_Code Item Ele_Code Unit Y1961 Y1962 Y1963 2 Afghanistan 15 Wheat 5312 Ha 10 20 30 2 Afghanistan 25 Maize 5312 Ha 10 20 30 4 Angola 15 Wheat 7312 Ha 30 40 50 4 Angola 25 Maize 7312 Ha 30 40 50 我想对“国家”和“项目代码”列进行分组，仅计算Y1961，Y1962和Y1963列下的行总和。结果数据框应如下所示： Code Country Item_Code …

88 python  pandas  group-by  aggregate 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 4年前关闭。 改善这个问题 问候，我一直在想一个新项目，并且想知道是否有人对像Kayak.com这样的服务如何能够如此快速，准确地聚合来自许多来源的数据有任何想法。更具体地说，您认为Kayak.com正在与API进行交互还是为了满足用户请求而爬行/抓取了航空公司和酒店网站？我知道对这种事情没有一个正确的答案，但我很好奇知道别人认为这是解决此问题的好方法。如果有帮助，请假装明天创建kayak.com ...您的数据来自哪里？

82 api  architecture  screen-scraping  aggregate 

我想根据两个分组变量在数据框中汇总一列，并用逗号分隔各个值。 这是一些数据： data <- data.frame(A = c(rep(111, 3), rep(222, 3)), B = rep(1:2, 3), C = c(5:10)) data # A B C # 1 111 1 5 # 2 111 2 6 # 3 111 1 7 # 4 222 2 8 # 5 222 1 9 # 6 222 …

77 r  aggregate  r-faq 

我希望（1）将数据按一个变量（）分组State，（2）在每个组中找到另一个变量（Employees）的最小值行，以及（3）提取整行。 （1）和（2）是简单的一线客，我觉得（3）也是，但我无法理解。 这是一个示例数据集： > data State Company Employees 1 AK A 82 2 AK B 104 3 AK C 37 4 AK D 24 5 RI E 19 6 RI F 118 7 RI G 88 8 RI H 42 data <- structure(list(State = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, …

73 r  dplyr  data.table  aggregate