第6章 分组函数

excel 随机分组函数摘要：1.介绍Excel 随机分组函数2.随机分组函数的语法和参数3.随机分组函数的使用方法和示例4.总结随机分组函数的作用和应用场景正文：Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。

在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。

1.介绍Excel 随机分组函数Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。

在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。

2.随机分组函数的语法和参数- RAND() 函数：语法：`=RAND()`参数：无返回值：返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。

- RANDBETWEEN() 函数：语法：`=RANDBETWEEN(bottom, top)`参数：- bottom：必需参数，指定随机数的最小值（包括）。

- top：必需参数，指定随机数的最大值（不包括）。

返回值：返回一个指定范围内的随机整数。

3.随机分组函数的使用方法和示例- 使用RAND() 函数：示例：`=RAND()`，返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。

- 使用RANDBETWEEN() 函数：示例：`=RANDBETWEEN(1, 10)`，返回一个介于1 和10 之间的随机整数。

4.总结随机分组函数的作用和应用场景随机分组函数在Excel 中有着广泛的应用，尤其是在需要实现随机分组的情况下。

例如，在进行抽奖活动时，可以使用随机分组函数来实现随机抽奖；在进行问卷调查时，可以使用随机分组函数来实现随机抽样。

SQL分组函数在SQL中，分组函数（Group Functions）是一类用于对数据进行聚合操作的函数。

它们将多个行作为输入，根据指定的条件对这些行进行分组，并对每个分组应用聚合函数来计算结果。

这些函数通常用于SELECT语句的SELECT子句或HAVING子句中。

SQL中的常见分组函数包括：COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN。

下面将详细介绍每个函数的定义、用途和工作方式。

1. COUNT函数COUNT函数用于计算表中满足指定条件的行数。

它可以接受一个参数，也可以不带参数。

如果不带参数，则返回表中所有行的数量。

定义：COUNT(expression)用途：•计算表中满足指定条件的行数。

•统计某列非空值的数量。

•与GROUP BY子句一起使用时，可以统计每个分组中满足条件的行数。

工作方式：•如果不带参数，则返回表中所有行的数量。

•如果带有参数，则返回满足条件的行数。

示例：-- 返回表中所有行的数量SELECT COUNT(*) FROM table_name;-- 返回某列非空值的数量SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;-- 统计每个部门有多少员工SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;2. SUM函数SUM函数用于计算表中满足指定条件的行的某一列的总和。

它只能用于数值型数据。

定义：SUM(expression)用途：•计算表中满足指定条件的行的某一列的总和。

•与GROUP BY子句一起使用时，可以计算每个分组中某一列的总和。

工作方式：•返回满足条件的行中某一列值的总和。

示例：-- 计算表中所有行的某一列值的总和SELECT SUM(column_name) FROM table_name;-- 计算每个部门员工工资总和SELECT department, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department;3. AVG函数AVG函数用于计算表中满足指定条件的行的某一列值的平均值。

python 的分组函数Python的分组函数是指在Python编程语言中，用于将数据集合按照特定的规则进行分组的函数。

分组函数在数据处理和分析中起着非常重要的作用，可以帮助我们更加高效地处理和分析大量的数据。

一、groupby函数groupby函数是Python中最常用的分组函数之一，它可以根据指定的键对数据进行分组。

在使用groupby函数之前，首先需要导入itertools模块。

1. 函数原型：itertools.groupby(iterable, key=None)2. 参数解释：iterable：可迭代对象，表示要进行分组的数据集合。

key：可选参数，表示用于分组的键，可以是一个函数或者是一个属性名。

3. 返回值：返回一个迭代器，每个元素都是一个包含分组键和分组对象的元组。

4. 示例代码：```import itertoolsdata = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]groups = itertools.groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```以上代码将输出：```1 [1, 1]2 [2, 2]3 [3, 3]4 [4]5 [5, 5]```二、pandas的groupby函数pandas是Python中用于数据分析的重要库，它提供了更高级的分组函数，可以方便地对数据进行分组和聚合操作。

1. 函数原型：DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)2. 参数解释：by：用于分组的列名、函数或者多列名的列表。

axis：指定按照哪个轴进行分组，默认为0表示按照行进行分组。

level：指定分组的层级。

《计算机二级Python语言程序设计考试》第6章：组合数据类型展开全文注明：本系列课程专为全国计算机等级考试二级Python 语言程序设计考试服务目录考纲考点知识导图1、组合数据类型的基本概念组合数据类型集合类型概述序列类型概述映射类型概述2、列表类型列表的定义列表的索引列表的切片3、列表类型的操作列表的操作函数列表的操作方法4、字典类型字典的定义字典的索引5、字典类型的操作字典的操作函数字典的操作方法6、实例解析：文本词频统计本章小结考纲考点•组合数据类型的基本概念•列表类型：定义、索引、切片•列表类型的操作：列表的操作函数、列表的操作方法•字典类型：定义、索引•字典类型的操作：字典的操作函数、字典的操作方法知识导图1、组合数据类型的基本概念组合数据类型•Python语言中最常用的组合数据类型有3大类，分别是集合类型、序列类型和映射类型。

•集合类型是一个具体的数据类型名称，而序列类型和映射类型是一类数据类型的总称。

•集合类型是一个元素集合，元素之间无序，相同元素在集合中唯一存在。

•序列类型是一个元素向量，元素之间存在先后关系，通过序号访问，元素之间不排他。

序列类型的典型代表是字符串类型和列表类型。

•映射类型是“键-值”数据项的组合，每个元素是一个键值对，表示为(key, value)。

映射类型的典型代表是字典类型。

集合类型概述•Python语言中的集合类型与数学中的集合概念一致，即包含0个或多个数据项的无序组合。

•集合是无序组合，用大括号（{}）表示，它没有索引和位置的概念，集合中元素可以动态增加或删除。

•集合中元素不可重复，元素类型只能是固定数据类型，例如：整数、浮点数、字符串、元组等，列表、字典和集合类型本身都是可变数据类型，不能作为集合的元素出现。

1.>>>S = {1010, "1010", 78.9}2.>>>type(S)3.<class 'set'>4.>>>len(S)5.3>>>print(S)6.{78.9, 1010, '1010'}•需要注意，由于集合元素是无序的，集合的打印效果与定义顺序可以不一致。

分组函数python分组函数是编程中常用的一种函数，它可以将数据按照特定的条件进行分类和分组。

在Python中，我们可以使用内置的函数或者第三方库来实现分组函数的功能。

本文将介绍Python中常用的分组函数及其用法，帮助读者更好地理解和运用这些函数。

一、groupby函数groupby函数是Python内置的一个分组函数，它可以根据指定的键对数据进行分组。

具体用法如下：groupby(iterable[, key])其中，iterable表示要进行分组的数据集，可以是列表、元组、字符串等可迭代对象；key是一个函数，它接受一个参数并返回一个用于分组的键。

如果不指定key，默认使用元素本身作为键。

groupby函数返回一个迭代器，它包含了分组后的数据。

我们可以通过遍历迭代器来获取分组后的数据。

示例代码如下：```from itertools import groupbydata = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]groups = groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```运行结果如下：```1 [1]2 [2, 2]3 [3, 3, 3]4 [4, 4, 4, 4]```在这个例子中，我们将列表data进行了分组，按照相同的元素进行了分类。

可以看到，输出结果中每个元素都和它所属的分组一起打印出来了。

二、pandas库中的分组函数除了内置的groupby函数，我们还可以使用第三方库pandas中的分组函数来进行更复杂的分组操作。

pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了丰富的函数和方法来处理数据。

下面我们来介绍pandas中常用的分组函数：groupby、agg、transform和apply。

1. groupby函数pandas中的groupby函数与内置的groupby函数类似，但它提供了更多的功能和选项。

详解Python中的分组函数groupby和itertools）具体代码如下所⽰：from operator import itemgetter #itemgetter⽤来去dict中的key，省去了使⽤lambda函数from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数，⽐如将多个list联合起来。

d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'}d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'}d3={'name':'lisi','age':22,'country':'JP'}d4={'name':'zhaoliu','age':22,'country':'USA'}d5={'name':'pengqi','age':22,'country':'USA'}d6={'name':'lijiu','age':22,'country':'China'}lst=[d1,d2,d3,d4,d5,d6]#通过country进⾏分组：lst.sort(key=itemgetter('country')) #需要先排序，然后才能groupby。

lst排序后⾃⾝被改变lstg = groupby(lst,itemgetter('country'))#lstg = groupby(lst,key=lambda x:x['country']) 等同于使⽤itemgetter()for key,group in lstg:for g in group: #group是⼀个迭代器，包含了所有的分组列表print key,g返回：China {'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}China {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}JP {'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}USA {'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}print [key for key,group in lstg] #返回：['China', 'JP', 'USA']print [(key,list(group)) for key,group in lstg]#返回的list中包含着三个元组：[('China', [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}]), ('JP', [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}]), ('USA', [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'a print dict([(key,list(group)) for key,group in lstg])#返回的是⼀个字典：{'JP': [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}], 'China': [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}], 'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age' print dict([(key,len(list(group))) for key,group in lstg])#返回每个分组的个数：{'JP': 1, 'China': 2, 'USA': 3}#返回包含有2个以上元素的分组print [key for key,group in groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),itemgetter('country')) if len(list(group))>=2]#返回：['China', 'USA']lstg = groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),key=itemgetter('country'))lstgall=[(key,list(group)) for key,group in lstg ]print dict(filter(lambda x:len(x[1])>2,lstgall))#过滤出分组后的元素个数⼤于2个的分组，返回：{'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]}⾃定义分组：from itertools import groupbylst=[2,8,11,25,43,6,9,29,51,66]def gb(num):if num <= 10:return 'less'elif num >=30:return 'great'else:return 'middle'print [(k,list(g))for k,g in groupby(sorted(lst),key=gb)]返回：[('less', [2, 6, 8, 9]), ('middle', [11, 25, 29]), ('great', [43, 51, 66])]总结以上所述是⼩编给⼤家介绍的Python中的分组函数groupby和itertools），希望对⼤家有所帮助，如果⼤家有任何疑问请给我留⾔，⼩编会及时回复⼤家的。

组函数知识点总结一、组合函数的概念组合函数是由两个函数构成的复合函数，即一个函数中包含另一个函数。

一般来说，如果函数y=f(x)和函数u=g(y)都是定义在某个集合上的函数，那么有一个新的函数u=g(f(x))被称为g与f的复合函数，记作u=g(f(x))。

例如，设f(x)和g(x)是定义在实数集上的两个函数，如果对每个实数x使得f(x)的值属于g(x)的定义域，则可以定义一个新的函数h(x)=g(f(x))。

这里h(x)就是f与g的复合函数。

二、组合函数的定义域和值域1. 复合函数的定义域设f(x)和g(x)是两个函数，且f的定义域是A，g的定义域是B，则f与g的复合函数的定义域是f的值域和g的定义域的交集。

即f与g的复合函数的定义域是{x｜x∈A且f(x)∈B}。

2. 复合函数的值域设f(x)和g(x)是两个函数，且f的值域是C，g的值域是D，则f与g的复合函数的值域是g的值域D。

三、组合函数的性质1. 组合函数的复合性设f(x)和g(x)是两个函数，则有以下性质：(1) 同一性质：f(g(x))≠g(f(x))，除非f(x)=g(x)。

(2) 同一性质：f(f(x))=f(f(x))=f(x)。

(3) 结合性质：f(g(h(x)))=f(g(h(x)))，h(x)在g(x)的定义域中，g(x)在f(x)的定义域中。

(4) 若f和g为可逆函数，则复合函数也是可逆函数。

2. 组合函数的运算法则设f(x)和g(x)是两个函数，则有以下运算法则：(1) 约化法则：f(g(x))=u，则u=g(f(x))。

(2) 和差化积法则：f(x)±g(x)≠f(x)±g(x)。

例：sin(x)+cos(x)≠cos(x)+sin(x)。

3. 组合函数的图像当已知f(x)和g(x)的图像时，可以求出f与g的复合函数的图像。

具体方法如下：(1) 绘制f(x)和g(x)的图像。

(2) 移动f(x)的图像，将其对应于g(x)的图像得到f(g(x))的图像。