小编Use*_*090的帖子

我有一个sqlite表.我想要获得每组的第一行.虽然之前有过同样的问题.我在sqlite中找不到解决方案.

我的表看起来像这样:

select * from geoview
MaxOfStatecountpercent | statepoolnumber | STATECODE
123                       1234              CA
123                       1234              FL
234                       1678              TX
234                       1678              MN
234                       0987              FL
234                       0987              CA
234                       9876              TX

我想从每个statepoolnumber查询MaxOfStatecountpercent的第一个和第一个STATECODE.等效的访问sql查询是:

select first(MaxOfStatecountpercent), statepoolnumber, first(STATECODE) from geoview group by statepoolnumber;

预计产量为:

First(MaxOfStatecountpercent) | statepoolnumber | First(STATECODE)
123                             1234              CA
234                             1678              TX
234                             0987              FL
234                             9876              TX

我试过"限制1"但没有奏效.如何在sqlite中获得等效的查询？

我试图将SQL查询转换为python.sql语句如下:

select * from table 1 
union
select * from table 2
union 
select * from table 3
union
select * from table 4

现在我有4个数据帧中的那些表,df1, df2, df3, df4我想结合4个pandas数据帧,它将匹配结果与sql查询相同.我很困惑使用哪种操作相当于sql union？提前致谢!!

注意:所有数据帧的列名都相同.

我有一个大约有20列的数据框,我试图通过仅选择一些特定的列来获取数据帧的子集.我的代码行是:

df3_query = df3[['Cont NUMBER'],['PL NUMBER'],['NAME'],['LOAN COUNT'],['SCORE    MINIMUM'],['COUNT PERCENT']]

我收到错误了

TypeError: unhashable type: 'list'

我可以知道为什么会出现此错误的原因吗？另外,我想只选择df3数据帧中的那些列.谁可以帮我这个事？

我有一个名为pricecomp_df的数据框,我想比较"市场价格"列和其他每一列的价格,如"苹果价格","芒果价格","西瓜价格",但根据条件优先考虑差异:(首先是西瓜价格,第二是芒果,第三是苹果).输入数据框如下:

   code  apple price  mangoes price  watermelon price  market price
0   101          101            NaN               NaN           122
1   102          123            123               NaN           124
2   103          NaN            NaN               NaN           123
3   105          123            167               NaN           154
4   107          165            NaN               177           176
5   110          123            NaN               NaN           123

所以这里第一排只有苹果价格和市场价格然后采取他们的差异,但在第二排,我们有苹果,芒果价格所以我只需要采取市场价格和芒果价格之间的差异.同样根据优先条件采取差异.对于所有三种价格,也跳过带有nan的行.任何人都可以帮忙吗？

我有 4 个名为df1, df2, 的数据框df3，df4其中有一列Date。该列由不同格式的日期组成。df1具有类型为 int64 的df2日期列，具有类型为对象的df3日期列，具有类型为对象的日期列，具有类型为对象的df4日期列。以下是数据框及其数据。

df1:
          Date
0     20160301
1     20160301
2     20160301
3     20160301

df2: 
      Date
0   01/03/2016
1   01/03/2016
2   01/03/2016

df3:
      Date
0   31-Mar-16
1   31-Mar-16
2   31-Mar-16

df4:
      Date
0  25/02/2016
1  25/02/2016
2  25/02/2016

我想以mm/dd/yyyytype的形式转换这些日期date。谁可以帮我这个事？

我有一个2列的数据框，

count percent  grpno.
0          14.78       1
1           0.00       2
2           8.80       3
3           9.60       4
4          55.90       4
5           0.00       2
6           0.00       6
7           0.00       5
8           6.90       1
9          59.00       4

我需要获取列“ count percent”的最大值，并按列“ grpno”进行分组。虽然我尝试通过

geostat.groupby(['grpno.'], sort=False)['count percent'].max()

我得到的输出是

grpno.
1    14.78
2     0.00
3     8.80
4    59.00
6     0.00
5     0.00
Name: count percent, dtype: float64

但是我需要将输出的数据列的列名修改为“ MaxOfcount percent”和“ grpno”。有人可以帮忙吗？谢谢