一旦SQL数据在python中出现，我如何排序和使用它？

我正在将大量数据从SQLServer导入python进行数学分析。我已经使用pandas成功地导入了它，但是我无法用python找到一种方法来按照我想要的方式对它进行排序。 我正在导入的数据具有以下格式

        pick            #         X              Y
00006630519697559571    1   1572.0000000    255.0000000
00006630519697559571    2   1642.0000000    189.0000000
00006630519697559571    3   1717.0000000    279.0000000
00006630519697559571    4   1326.0000000    337.0000000
00006630519697571696    1   1290.0000000    87.0000000
00006630519697571696    2   1806.0000000    133.0000000
00006630519697571696    3   1431.0000000    214.0000000
00006630519697571696    4   1431.0000000    226.0000000

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我所做的是使用python对每个拾取中所有项之间的驱动距离求和，这是我能够为单个拾取所做的。不过，我遇到的问题是，我需要对所有拾取分别执行相同的操作（大约有12700个拾取），但我不知道如何按拾取分离数据，然后对每个集合执行必要的计算。在此问题上的任何帮助都将不胜感激，谢谢。

在导入数据之前，您可以在sql server中执行此操作，这应该比使用pandas要快得多。 在将“TABLENAME”替换为要查询的表的名称后，只需对服务器执行以下SQL语句

SELECT pick, SUM(X), SUM(Y)
FROM TABLENAME
GROUP BY pick;

如果你不想这样做，你也可以用熊猫做一个小组

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df.groupby（['pick']].sum（）

如果我只是将x和y值相加，这会起作用，但实际上我有一个完整的python代码，用于通过定义的网格系统计算从一点到另一点的行驶距离。在这种情况下，既然你说你已经有了一个函数来为一个

pick

执行这个操作，你应该能够使用

df.groupby（['pick']）。apply（）

为每个分组执行你的函数。您可以在此处阅读更多有关内容：