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  • 2020-11-27 21:53:41

    我有一个看起来像这样的行集:

    defaultdict(,

    {

    u'row1': {u'column1': 33, u'column2': 55, u'column3': 23},

    u'row2': {u'column1': 32, u'column2': 32, u'column3': 17},

    u'row3': {u'column1': 31, u'column2': 87, u'column3': 18}

    })

    我希望能够轻松获得column1,column2,column3的总和.如果我可以为任意数量的列执行此操作会很棒,在哈希映射中接收结果看起来像columnName => columnSum.正如您可能猜到的那样,我不可能首先从数据库中获取求和值,因此提出问题的原因.

    解决方法:

    >>> from collections import defaultdict

    >>> x = defaultdict(dict,

    {

    u'row1': {u'column1': 33, u'column2': 55, u'column3': 23},

    u'row2': {u'column1': 32, u'column2': 32, u'column3': 17},

    u'row3': {u'column1': 31, u'column2': 87, u'column3': 18}

    })

    >>> sums = defaultdict(int)

    >>> for row in x.itervalues():

    for column, val in row.iteritems():

    sums[column] += val

    >>> sums

    defaultdict(, {u'column1': 96, u'column3': 58, u'column2': 174})

    哦,更好的方式!

    >>> from collections import Counter

    >>> sums = Counter()

    >>> for row in x.values():

    sums.update(row)

    >>> sums

    Counter({u'column2': 174, u'column1': 96, u'column3': 58})

    标签:python,sum

    来源: https://codeday.me/bug/20190723/1513400.html

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  • Step1:本程序需要用到pandas和os库,这两个库都不是python标准库的一部分,所以使用之前需要先导入。导入时可以为pandas取个别名pd。...sum函数默认对每一列进行求和,通过修改参数axis=1,来对每一行的数值...

    Step1

    本程序需要用到pandas和os库,这两个库都不是python标准库的一部分,所以使用之前需要先导入。导入时可以为pandas取个别名pd。

    481a3aa71c0b16047e3ba9a0bee50824.png

    Step2

    调用pandas库的read_excel函数来读取Excel表格内容,使用点表示法。

    1a831b7a0ce453529e672cabeaafd361.png

    Step3

    调用sum函数对整个数据表求和并将结果记录到[总分]列。sum函数默认对每一列进行求和,通过修改参数axis=1,来对每一行的数值进行求和操作。

    38478c6f4fde202c8bc24af1be32f408.png

    Step4

    调用rank函数根据[总分]列进行拍卖并记录到[排名]列。rank有两个参数,ascending指明升序还是降序,默认为True为升序排列,method用来指明待排序值有重复值时的处理方式。method=min为最佳排名方式。

    4f8107d9e5ae5a3560e083a152f54d6c.png

    d745583eae54e4531e51d0550d3e8c8b.png

    Step5

    将数据处理结果重新依据[总分]降序排列,并传入到新的DataFrame数据结构。

    7edda9f203bea8a4e101b3e89ae54a8d.png

    Step6

    调用os库的makedirs方法新建一个文件夹。

    44ae89b5bc1c2bba9668d0fe7e54d2ad.png

    Step7

    调用to_excel函数将新生成的DataFrame数据结构保存到新的Excel表格中,存储位置为新建的文件夹中。其中sheet_name参数用于设置sheet名称,默认为Sheet1。

    73a3ef0594fee60190d95e009a83a52c.png

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  • sql server 某一列求和

    千次阅读 2021-01-12 00:42:29
    sql server 某一列求和SELECT 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) as 日期, count(distinct 就诊人次) as 就诊人次--SUM(就诊人数) AS 就诊人数FROM dbo.[V_SeePeople]...

    sql server 某一列求和

    SELECT 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) as 日期, count(distinct 就诊人次) as 就诊人次--SUM(就诊人数) AS 就诊人数

    FROM dbo.[V_SeePeople]WHERE

    STUDY_DATE >= '2019-12-04 00:00:00.000' and STUDY_DATE <= '2019-12-11 23:59:59.000'

    and OFDEPARTMENT ='FSK' and ORGNIZATIONCODE ='0101'

    GROUP BY 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) --order by convert(char(10),STUDY_DATE,121)

    UNION all

    select '' ,'' ,'' ,'','合计' ,sum( convert(int,temp.就诊人次))AS 就诊人次 from

    (

    SELECT top 100 percent 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) as 日期, count(distinct 就诊人次) as 就诊人次--SUM(就诊人数) AS 就诊人数

    FROM dbo.[V_SeePeople] WHERE

    STUDY_DATE >= '2019-12-04 00:00:00.000' and STUDY_DATE <= '2019-12-11 23:59:59.000'

    and OFDEPARTMENT ='FSK' and ORGNIZATIONCODE ='0101'

    GROUP BY 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) --order by convert(char(10),STUDY_DATE,121)

    ) as temp

    SELECT 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) as 日期, count(distinct 就诊人次) as 就诊人次--SUM(就诊人数) AS 就诊人数

    FROM dbo.[V_SeePeople]WHERE

    STUDY_DATE >= '2019-12-04 00:00:00.000' and STUDY_DATE <= '2019-12-11 23:59:59.000'

    and OFDEPARTMENT ='FSK' and ORGNIZATIONCODE ='0101'

    GROUP BY 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) --order by convert(char(10),STUDY_DATE,121)

    UNION all

    select '' as 患者来源,'' as 设备类型,'' as 检查部位,''as 设备名称,'合计' as 日期,sum( convert(int,temp.就诊人次))AS 就诊人次 from

    (

    SELECT top 100 percent 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) as 日期, count(distinct 就诊人次) as 就诊人次--SUM(就诊人数) AS 就诊人数

    FROM dbo.[V_SeePeople] WHERE

    STUDY_DATE >= '2019-12-04 00:00:00.000' and STUDY_DATE <= '2019-12-11 23:59:59.000'

    and OFDEPARTMENT ='FSK' and ORGNIZATIONCODE ='0101'

    GROUP BY 患者来源,设备类型,检查部位,设备名称,convert(char(10),STUDY_DATE,121) --order by convert(char(10),STUDY_DATE,121)

    ) as temp

    注意:sql 存储 中 select ''  == select ''''

    eg:

    set @sqlstr2 = ' UNION all select '''' ,'''' ,'''' ,'''' ,''合计'',sum( convert(int,temp.就诊人数))AS 就诊人数

    from (SELECT top 100 percent '+@SelectName+@sdate+' as 日期,

    count(distinct 就诊人数) as 就诊人数FROM dbo.[V_SeePeople]WHERE

    '+@sDateColum+' >= '''+ @sStartDate+' 00:00:00' +''' and '+@sDateColum+' <= ''' +@sEndDate+' 23:59:59'+''' '+@sMod+'

    GROUP BY '+@GroupName + @sdate + ') as temp' ;

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    2017-11-08 16:45:00
    awk '{print $10}' access_www.log | awk '{a+=$1}END{print a}' 本文转自无形于有形 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/jinchuang/1882207,如需转载请自行联系原作者 ...

    awk '{print $10}' access_www.log | awk '{a+=$1}END{print a}'




          本文转自无形于有形  51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/jinchuang/1882207,如需转载请自行联系原作者


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空空如也

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一列的数据求和