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将 OHLC-股票市场数据分组为多个时间范围 - Mysql
我需要将股票市场 1min 数据与 Name DateTime Open High Low Close Volume 分组到不同的时间范围内 即 MYSQL 上的 5 分钟 15 分钟 60 分钟 架构建立在 sqlfiddle 上 htt
mysql
sql
stockquotes
groupby
Pandas DataFrame 中计数的数据透视表
我有一个熊猫数据框 Col X Col Y class 1 cat 1 class 2 cat 1 class 3 cat 2 class 2 cat 3 我想转变成 cat 1 cat 2 cat 3 class 1 1 0 0 clas
python
pandas
count
groupby
pivottable
Pandas - 按连续范围分组
我有一个具有以下结构的数据框 开始 结束和高度 数据框的一些属性 数据帧中的一行始终从上一行结束的位置开始 即如果第 n 行的结尾是 100 则第 n 1 行的开头是 101 第 n 1 行的高度始终与第 n 1 行的高度不同 这就是数据位
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pandas
groupby
intervals
选择列表中的列无效,因为它未包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中
我们有一个表来捕获每个人的滑动记录employee 我正在尝试编写一个查询 以通过今天的第一次滑动来获取不同员工记录的列表 我们将刷卡日期信息保存在datetime柱子 这是我的查询抛出的异常 select distinct employe
sql
sqlserver
groupby
Aggregate
mysql 按日期选择总和组
快速提问 我有下表 total o date 35 01 11 2009 19 32 44 41 5 01 12 2009 22 33 49 61 5 01 23 2009 22 08 24 66 02 01 2009 22 33 57 2
mysql
select
groupby
WorkbenchJ - 错误:GROUP BY 子句中不允许聚合
我在网站上发现了一些其他带有此错误消息的线程 但那里的解决方案似乎对我不起作用 这是我试图运行的查询 SELECT o name as Name o vrank tav c as Vrank COUNT c enterprise id AS
mysql
sql
groupby
Pandas:如何查找每个子组的组成员类型百分比?
问题末尾的数据样本和尝试 使用这样的数据框 Type Class Area Decision 0 A 1 North Yes 1 B 1 North Yes 2 C 2 South No 3 A 3 South No 4 B 3 South
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pandas
DataFrame
groupby
当组不互斥时,功能类似于 group_by
我想在 R 中创建一个函数 类似于dplyr s group by函数 当与summarise可以给出数据集的汇总统计数据 其中组成员身份并不相互排斥 即 观察结果可以属于多个组 考虑这个问题的一种方法可能是考虑标签 观察结果可能属于一个或
r
groupby
dplyr
GROUP BY 不带聚合函数
我试图理解 GROUP BY Oracle 数据库管理系统新手 没有聚合函数 它是如何运作的 这是我尝试过的 EMP table on which i will run my SQL SELECT ename sal FROM emp GR
sql
groupby
aggregatefunctions
使用日期时间时 MySQL GROUP BY 日期
在 MySQL 中 假设我有一个表 其中有一个名为 actionTime 的列 声明为 日期时间 YYYY MM DD HH MM SS 有没有一种简单的方法来使用 GROUP BY actionTime 但只使用 日期时间 的 日期 部分
mysql
datetime
groupby
按不在选择中的字段进行分组
我想知道讲师在特定年份教授了多少个模块 并希望选择讲师的姓名以及该讲师的模块数量 问题是因为我正在选择Name 我必须按名称对其进行分组才能使其正常工作 但如果有两个同名讲师怎么办 然后 sql 会将它们合一 这将是错误的输出 所以我真正想
sql
groupby
如何对已排序组内的组进行排序?
dplyr 功能有一些额外的复杂性 我无法解决 主要是 我想对已经排序的组中的第二组进行排序 所以我有这个数据框 a table lt data frame id 1 30 grp1 sample LETTERS 1 5 30 replac
r
Sorting
groupby
dplyr
获取两个表中几列的总和
我想从两个不同的表中获取几列的总和 这些表共享相同的结构 如果我只考虑一张表 我会编写这种查询 SELECT MONTH REF SUM amount1 SUM amount2 FROM T FOO WHERE seller XXX GRO
sql
Oracle
groupby
Sum
使用 GROUP BY 检索满足条件的记录
我现在只想从几千条记录中选择计数大于 1 的行 换句话说 重复项 我主要看到的是 1 和一些 2 和 3 SELECT count AS Number GI FROM GeneralInformation AS GI GROUP BY Fi
mysql
count
groupby
Aggregate
having
在 pandas groupby 之后对每个组进行采样
groupby操作后如何对每个组进行采样 import pandas as pd df pd DataFrame a 1 2 3 4 5 6 7 b 1 1 1 0 0 0 0 grouped df groupby b 鉴于上述设置 我想从
python
pandas
Random
groupby
SQL Server 查询 LEFT JOIN、SUM 和 GROUP BY,我被难住了!
我正在绞尽脑汁地对付这个 我有 3 个 SQL Server 2005 表 用户奖 id awardamount userid dateawarded awardtypeid user id firstname lastname 奖项类型
sqlserver
join
groupby
Sum
按 numpy 数组中的最大值或最小值分组
我有两个等长的一维 numpy 数组 id and data where id是一个重复的 有序的整数序列 定义了子窗口data 例如 id data 1 2 1 7 1 3 2 8 2 9 2 10 3 1 3 10 我想汇总data通过
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python3x
NumPy
groupby
GroupBy pandas DataFrame 并选择最常见的值
我有一个包含三个字符串列的数据框 我知道第三列中唯一的一个值对于前两个值的每种组合都有效 为了清理数据 我必须按前两列对数据框进行分组 并为每个组合选择第三列的最常见值 My code import pandas as pd from sc
python
pandas
groupby
mode
使用 GROUP BY 和 Count(*) 进行匿名类型的 LINQ 查询
我尝试使用 LINQ 查询来确定我拥有的每种特定对象类型的数量 并将这些值记录到匿名类型中 假设我有一些看起来像这样的数据 确实有暴露此属性的对象 但它的工作原理相同 GroupId 1 1 2 2 2 3 我知道如何在 SQL 中格式化我
NET
VBNET
LINQ
groupby
anonymoustypes
Rails - 按天和小时分组
我想创建一个数组 其中包含每天每小时创建的项目数 我正在跟踪人们的感受 所以我的模型被称为TrackMood它只有一个名为mood和时间戳 If I do TrackMood where mood good group hour creat
rubyonrails
datetime
groupby
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