多列分組求和sql？選擇人員，總和（金額1）作為總額1，總和（金額2）作為總額2，總和（金額3）作為總額3從（選擇人員1作為人員，金額1，0作為金額2，0作為金額3從表名聯(lián)合選擇人員2作為人員，0作為

多列分組求和sql？

選擇人員，總和（金額1）作為總額1，總和（金額2）作為總額2，總和（金額3）作為總額3

從（

選擇人員1作為人員，金額1，0作為金額2，0作為金額3從表名

聯(lián)合

選擇人員2作為人員，0作為金額1，金額2，0作為表名中的金額3

union

選擇人員3作為人員，0作為金額1，0作為金額2，金額3基于兩種數(shù)據(jù)類型：series和dataframe。

系列是一種一維數(shù)據(jù)類型，其中每個(gè)元素都有一個(gè)標(biāo)簽。如果您讀過(guò)這個(gè)關(guān)于numpy的系列文章，您可以看到這個(gè)系列類似于numpy中標(biāo)記的元素?cái)?shù)組。

標(biāo)簽可以是數(shù)字或字符串。

數(shù)據(jù)幀是二維表結(jié)構(gòu)。

熊貓的數(shù)據(jù)幀可以存儲(chǔ)許多不同的數(shù)據(jù)類型，每個(gè)坐標(biāo)軸都有自己的標(biāo)簽。你可以把它看作是一個(gè)系列的詞典條目。

python在pandas中的nan怎么樣在計(jì)算時(shí)當(dāng)0與鄰列相加？

您可以使用apply方法計(jì)算列。具體分析如下：前提：加載numpy，pandas和series，dataframe，生成一個(gè)3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series 1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。減法：sub分別嘗試不填充和填充以比較效果。乘法，幀.mul（系列1，軸=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。這里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情況。如果找不到索引，則生成并集，缺少的值為Nan。四個(gè)算術(shù)運(yùn)算的括號(hào)中有一個(gè)參數(shù)axis=0，表示索引按行匹配并在列上廣播。發(fā)展：Python是目前最流行、最簡(jiǎn)單、應(yīng)用最廣泛的編程語(yǔ)言，應(yīng)該在大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)習(xí)。其中，pandas是Python中最經(jīng)典的庫(kù)之一。