我有一个数据库，其中每条记录都有一个grade并与某个group相关联.我需要选择最好的grades在每个group，不是通常的前5名，而是每个group中的不同数字.在下面的例子中，有10records和twogroups-A和B.我想要groupA中最高的2个成绩和groupB中最高的3个:IDGroupGrade1A42B23B44A75A86A57B108B39B910A7查询应该选择A组的记录4和5，B组的记录3、7和9。我将不胜感激提出此查询的任何想法。问候 最佳答案 只有2个组，但前N个不同？然后我猜一个有2个限制的联
您好，我在mysql数据库上有下表。╔═══════════╦═════════╦════════╦════════════════╗║REVIEW_ID║USER_ID║STATUS║DATE_ADDED║╠═══════════╬═════════╬════════╬════════════════╣║218║2║cool║20130121134811║║218║2║cool║20130121134812║║218║2║lame║20130121134813║║218║2║funny║20130121134814║║218║2║funny║20130121134815║║218║2
我发现与groupby一起使用的“withrollup”选项非常有用。但它不适用于“orderby”子句。有什么方法可以按我想要的方式排序并计算小计吗？CREATETABLE`mygroup`(`id`int(11)defaultNULL,`country`varchar(100)defaultNULL)ENGINE=MyISAM;INSERTINTO`mygroup`VALUES(1,'India'),(5,'India'),(8,'India'),(18,'China'),(28,'China'),(28,'China');mysql>selectcountry,sum(id)fr
我有一个float数组，它是无序的。我知道这些值总是落在一些未知的点附近。为了说明，这个列表[10.01,5.001,4.89,5.1,9.9,10.1,5.05,4.99]值集中在5和10左右，所以我希望[5,10]作为答案。我想为具有1000多个值的列表找到那些集群，其中集群的数量可能在10左右(对于某些给定的容差)。如何有效地做到这一点？ 最佳答案 检查python-cluster.有了这个库，你可以做这样的事情:fromclusterimport*data=[10.01,5.001,4.89,5.1,9.9,10.1,5.0
例如，我创建了一个如下所示的数据框:datepricetickervolume02018-01-011.323AI200012018-01-021.525AI150022018-01-031.045AI50032018-01-012.110BOC320142018-01-022.150BOC520052018-01-032.810BOC198062018-01-015.199CAT200072018-01-024.980CAT45082018-01-034.990CAT3000所以有3只股票，跨越三天。我想计算2018-01-01和2018-01-03之间每只股票的每日对数yield。
我正在尝试找到一种有效的方法来在给定分组和日期范围的情况下在pandas中生成滚动计数或总和。最终，我希望能够添加条件，即。评估“类型”字段，但我还没有到那儿。我已经写了一些东西来完成工作，但我觉得可能有更直接的方法来达到预期的结果。我的pandas数据框目前看起来像这样，所需的输出放在最后一列“rolling_sales_180”中。namedateamountrolling_sales_1800David2015-01-01100100.01David2015-01-05500600.02David2015-05-3050650.03David2015-07-2550100.04R
我有一个通过df.pivot创建的数据框:typestartendF_Typeto_dateA20150908143000345316B20150908140300NaN48020150908140600NaN12020150908143000107438803C20150908140100NaN171520150908140200NaN106220150908141000NaN14520150908141500418NaN20150908141800NaN4502015090814290019731499201509081430001952216659D201509081430004
假设我生成了一些数据，如下所示:N=20m=3data=np.random.normal(size=(N,m))+np.random.normal(size=(N,m))**3然后我创建一些分类变量:indx=np.random.randint(0,3,size=N).astype(np.int32)并生成一个DataFrame:importpandasaspddf=pd.DataFrame(np.hstack((data,indx[:,None])),columns=['a%s'%kforkinrange(m)]+['indx'])我可以获得每组的平均值:df.groubpy('in
我想解析一个字符串并得到两个引号内的子字符串主题query="tag1tag2"图案query="([a-z]*)"结果tag1tag2代码packagemainimport("fmt""regexp")varre=regexp.MustCompile(`query="([a-z]*)"`)funcmain(){match:=re.FindStringSubmatch(`query="tag1tag2"`)result:=make(map[string]string)fori,name:=rangere.SubexpNames(){result[name]=match[i]}fmt.P
我想解析一个字符串并得到两个引号内的子字符串主题query="tag1tag2"图案query="([a-z]*)"结果tag1tag2代码packagemainimport("fmt""regexp")varre=regexp.MustCompile(`query="([a-z]*)"`)funcmain(){match:=re.FindStringSubmatch(`query="tag1tag2"`)result:=make(map[string]string)fori,name:=rangere.SubexpNames(){result[name]=match[i]}fmt.P
