Python 如何将SQL的groupby、select、count（*）和where命令一起使用

我不熟悉用python编写SQL查询

我有这样一个SQL查询

 select Category, Date, count(*) as Uniq, sum(FCnt) as Total,
 sum(FCnt)/count(*) as RepRatio, Mod,Act,Exp, Sel,
 Bias,Sel_B,Bias_B,Bias_P,Con_Num, Sel_Str,CG_D,CGM,TC,P_Value from
 FCntt_Table where Sel_B=Bias_B group by
 Mod,Act,Exp,Bias_P,Con_Num,CG_D order by RepRatio desc, Uniq desc;

我试图将此查询转换为python代码，以便使用python执行此查询所完成的操作。我遇到了使用熊猫的选项

我将SQL表设置为.csv格式

我写的代码是

import pandas as pd
import numpy as np

tips=pd.read_csv("fc.csv")


tips["Total"]=tips.groupby(['Mod','Act','Exp','Bias_P','Con_Num','CG_D'])["FCnt"].transform("sum")

tips[tips['Sel_B'] == tips['Bias_B']]
print tips.groupby(['Mod','Act','Exp','Bias_P','Con_Num','CG_D']).agg({'Uniq':np.size})

print tips.head(5)

但这给了我Uniq的错误。请帮我输入这个代码

样本数据：（由OP在评论中提供）

---

由于您想要获取组的总和和计数，我以不同的方式使用了聚合函数，即，

.agg（{'FCnt'：（np.sum，np.size）}

代码：

tips=pd.read_clipboard(sep=',')
# filtered_tips = tips[tips['Sel_B'] == tips['Bias_B']] # In given sample data, there is zero records after filter.

# So, considering original df
tips.groupby(['Mod','Act','Exp','Bias_P','Con_Num','CG_D']).agg({'FCnt':(np.sum,np.size)})
tips.columns = ['Total', 'Count']

print(group_df.reset_index())

   Mod  Act  Exp  Bias_P Con_Num CG_D  Total  Count
0  649    0  GP2       0     SB3  cg1     13      3
1  649    0  GP2       0     SB3  cg2      1      1

---

输出：

tips=pd.read_clipboard(sep=',')
# filtered_tips = tips[tips['Sel_B'] == tips['Bias_B']] # In given sample data, there is zero records after filter.

# So, considering original df
tips.groupby(['Mod','Act','Exp','Bias_P','Con_Num','CG_D']).agg({'FCnt':(np.sum,np.size)})
tips.columns = ['Total', 'Count']

print(group_df.reset_index())

   Mod  Act  Exp  Bias_P Con_Num CG_D  Total  Count
0  649    0  GP2       0     SB3  cg1     13      3
1  649    0  GP2       0     SB3  cg2      1      1

---

您正确地将

sum（FCnt）处理为Total

，对

count（*）使用与Uniq类似的方法，就像单个SQL查询可以做到这一点一样。我们不能在单个panda查询中做同样的事情吗…我已经分别编写了SQL的“where”，分别计算Total…请不要误解我。。我只是想知道这是否有可能SQL的帐户（*）与熊猫的大小（）相似……但问题是我无法理解如何编写熊猫查询来派生“Uniq”@HariPriya，您可以直接使用
groupby（…）.size（）
。@shaikmoeed我试过tips[“Uniq”]=tips.groupby（['Mod'，'Act'，'Exp'Bias\P'，'Con Num'，'CG\D'））.size（）这给出了插入列与框架索引不兼容的索引-type error它给了我pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_项（pandas/hashtable.c:12231）中第694行的文件“pandas/hashtable.pyx”KeyError:'FCnt'错误..感谢您的回复…@HariPriya检查名称
FCnt
是否存在于
filtered\u tips.columns
。未生成列FCnt…在filtered\u tips.groupby（['Mod'，'Act'，'Exp'，'Bias\u P'，'Con Num'CG\u D']）行中（{'FCnt'：np sum，'Uniq'：np size}）我拿到钥匙了error@HariPriya过滤提示栏的输出是什么？索引（[u'Date'，u'Category'，u'FCnt'，u'TC'，u'Mod'，u'Con_Num'，u'SC'，u'Sel_P'，u'Bias_P'，u'Sel_B'，u'Bias_B'，u'Act'，u'Exp u'CG_D'，u'CGM u'P_'val'，dtype='object这是输出