公司在做柯米克的分析报告,需要我这边把汽车之家柯米克论坛的评论数据和评论用户所在地的数据获取,通过爬虫的方式很快的解决了数据的问题,但是需要我提取下各省评论人数的比例,所以在数据库里面直接计算了相关的比例,把结果提交了,在这里记录下这个实现的方式. 下面看下评论用户取数据的表结构 但是获取的用户位置数据是adcode,这里还需要关联下adcode 码表,adcode码表数据结构(部分数据的截图): 1.首先我们需要把码表和用户表通过adcode关联起来,这样我们才知道具体的省份: 2.我们需要通…

1.devexpress表格控件gridcontrol提供了强大的分组功能,你几乎不用写什么代码就可以实现一个分组功能,并且可根据分组计算总计和平均值.这里我例举了一个实现根据班级分组计算班级总人数,总分,平均分的案例.效果图如下: 2.实现本功能基本没有代码,只要绑定数据就可以.这是数据代码: DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("A1"); dt.Columns.Add("A2"); dt.Columns…

MySQL 对分组后的同类数据进行拼接字符串 写后台方法时遇到个问题,需要将表内同一订单号的操作记录流水进行简单拼接输出,不想取出来再操作,找了个mysql的方法直接操作 //group_concat对组内的每一行数据拼接,内部可以排序.使用separator 进行分割 //concat_ws对一行内的各个字段进行拼接,第一项指定分隔符,后续的有null会忽略 select oid, group_concat(concat_ws('|',atime,(select `level` from pr…

统计学区内各个小区的房价均值 数据格式 id|community_name|house_area|house_structure|house_total|house_avg|agency_name|house_floor_curr|house_floor_total|house_floor_type 6328500962692431872|尚东花园|77.0|3室2厅|285.0|37013.0|利众置业|5|5|多层 6328500979813580800|赛世香樟园|93.0|2室2厅|26…

spark 例子groupByKey分组计算2 例子描述: 大概意思为,统计用户使用app的次数排名 原始数据: 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:62:20,15097003,,2016/6/8 17:10,2016/6/8 17:10,690,6218,11=0|12=200,2016/7/5 11:11 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:69:C0,15026002,,2016/6/…

spark 例子groupByKey分组计算 例子描述: [分组.计算] 主要为两部分,将同类的数据分组归纳到一起,并将分组后的数据进行简单数学计算. 难点在于怎么去理解groupBy和groupByKey 原始数据 2010-05-04 12:50,10,10,10 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-05 13:50,20,20,20 2010-05-06 14:50,30,30,30 2010-05-04…

mysql数据库优化课程---10.mysql数据库分组聚合 一.总结 一句话总结:select concat(class,' 班') 班级,concat(count(*),' 人') 人数 from user group by class; select class,max(id),min(id),count(*),sum(id),avg(id) from user group by class; count(*) group by class 1.为什么操作系统要选择linux? 很多开源产…

最近处理数据需要分组计算,又用到了groupby函数,温故而知新. 分组运算的第一阶段,pandas 对象(无论是 Series.DataFrame 还是其他的)中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组.拆分操作是在对象的特定轴上执行的.例如,DataFrame 可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组.然后,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值.最后,所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中.结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作. 举例说明…

sql中计算百分比:(转成字符串然后拼接%) ),) AS CHAR),'%') as aa from act_canal; 效果:…

分组计算三部曲:拆分-->应用-->合并 分组:就是按照行或列把相同索引的部分分到一起 分组的关键词为groupby,分组后我们就可以对每组数据进行同一操作,返回的是每组数据分别计算后的结果 import pandas as pd import numpy as np # 先创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1'…