我在 Postgres 數據庫中存儲了簡單的時間序列，可以將其加載到 Pandas 數據框中。date number system_id1 33.1 12 24.2 13 14.1 14 15.5 1[...] 1113 11 4513 22 53.4 23 24.8 24 13.12 2[...] 3333 2想要的結果是一個 JSON 字符串，我可以將它提供給我的 JavaScript 圖表，如下所示：[[1, number in date 1(of system_id 1), number in date 1(of system_id 2), number in date 1(of system_id 3), ...],[2, number 2(of system_id 1), number 2(of system_id 2), number 2(of system_id 3), ...],[3, number 3(of system_id 1), number 3(of system_id 2), number 3(of system_id 3), ...],[4, number 4(of system_id 1), number 4(of system_id 2), number 4(of system_id 3), ...],[...]]我可以直接在SQL中拉出上表SELECT * FROM MyTable或者我可以使用 Django-ORM 將它傳遞給pandas.DataFrame()Python。無論我用 ORM、Pandas 還是直接在 SQL 中獲得想要的結果都是一樣的，它只需要盡可能快，這就是讓我開始在 SQL 中尋找解決方案的原因。但是，我不知道如何。我需要的是GROUP BY date然后為每個不同的列創建一個不同的列system_id：這是否可能或可?。縂ROUP BY date要求我為該列提供一個聚合函數 ( sum, ...)。是否有一個聚合函數可以執行我正在嘗試做的事情？avgnumber
2 回答
寶慕林4294392
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您可以使用Postgres上的string_agg或MySQL上的GROUP_CONCAT來實現。
輸出將類似于
| date | numbers |
|------|---------------|
| 1 | 33.1,4513,... |
| 2 | 24.2,53.4,... |
| 3 | 14.1,24.8,... |
和查詢
SELECT date, STRING_AGG(number) numbers
FROM MyTable
GROUP BY date
慕仙森
TA貢獻1827條經驗 獲得超8個贊
我認為我們可以通過 pandas 交叉表功能的一些幫助來做到這一點，
我的假設是您需要將數字列作為整數而不是字符串（如我的評論解決方案中所示）
如果日期列中有任何字符串，它將被注冊為對象，因此讀取為字符串。
import pandas as pd
df = pd.read_clipbard(sep='\s+')
print(df)
date number system_id
0 1 33.10 1
1 2 24.20 1
2 3 14.10 1
3 4 15.50 1
4 [...] 1113.00 1
5 1 4513.00 2
6 2 53.40 2
7 3 24.80 2
8 4 13.12 2
9 [...] 3333.00 2
然后我們可以將它傳遞給交叉表，同時傳遞system_id列參數
js_object = (pd.crosstab(df.date, df.system_id,
values=df.number,aggfunc='first').reset_index().values.tolist())
print(js_object)
[['1', 33.1, 4513.0],
['2', 24.2, 53.4],
['3', 14.1, 24.8],
['4', 15.5, 13.12],
['[...]', 1113.0, 3333.0]]
希望有幫助！
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