表的設計：
表裡面的內容：
一：在不使用聚合函式的時候，group by 子句中必須包含所有的列，否則會報錯，如下
select name,mon from會報錯：[測試、
]group
by name
在子句中加上所有的列的時候
select name,mon from這時候不報錯，執行結果[測試、
]group
by name,mon
此時雖然成功執行了，但是可以看出來group by在這裡並沒有發揮任何的作用，我們完全可以直接select而不用group by，所以，group by子句要配合聚合函式使用，並且，在配合聚合函式使用的時候，在group by子句中不要加上聚合函式處的列名（加入as了的話）
配合聚合函式使用了的情況：
select結果：sum(mon),name from
[測試、
]group
by name
是我們想要的。
再如：
select結果：max(id),name from
[測試、
]group
by name
也是我們想要的。
但是說如果這樣的話：
select得到的結果是：max(id) as id,name from
[測試、
]group
by name,id
很明顯這不是我們想要的。
所以這時候在使用聚合函式的地方若是使用了as另外命名，請不要在group by子句後再加上那個令命名的名字，否則就和文章剛開始出現的情況一樣
pandas聚合函式groupby
1.groupby聚合函式彙總 min 最小值 max 最大值 sum 求和 mean 平均數 std 標準差 size 按照groupby的值計算該值的個數 與count函式的區別在於，size函式會計算nan值，而count函式不會計算nan值 count 計算個數 nunique 去掉重複值後...
group by 和 聚合函式
01.from test 該句執行後，應該結果和表1一樣，就是原來的表。02.from test group by name 該句執行後，我們想象生成了虛擬表3，如下所圖所示，生成過程是這樣的 group by name，那麼找name那一列，具有相同name值的行，合併成一行，如對於name值為a...
group by和聚合函式
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