大家好，我是彼得?这篇文章是比较SQL学习熊猫的第三篇文章。主要的解释是如何使用PANDAS在SQL中实现group_concat操作。
SQL或MySQL中的group_concat具有什么功能？查看要解释的示例。
以下是存储在信息，两个字段ID和名称中的简单数据：
我们将ID分组，将名称放在同一行中，并同时用逗号分隔：
结果是：
上述结果中的默认值是由逗号（英语逗号）隔开的，我们还可以自己指定符号：
结果显示为：
我们还可以使用ID删除冗余（重复）数据，然后将其余部分放在一起。例如，ID = 1的数据在20之前重复，我们希望仅显示一个20：
添加关键字分布：
相应的结果显示为：
在上面的所有情况下，数据都按顺序排列，我们还可以下达订单：
然后显示的结果是：
以上是各种group_concat实现的效果。以下使用大熊猫来实现它。
很明显，我们需要将小米，小港和小张的得分放在一起。
意识到默认部门的情况，并且晋升是不重要的。有3个步骤：
1.通过Groupby组小组
2.分组后，将所有分数放在列表中
3.第三步是恢复索引
指定特定符号，我们使用JOIN函数。由于此函数只能操作字符串，我们需要将DF中的数值数据转换为字符串：
通过名称字段进行分组，然后为分数使用唯一功能。以下是重新安排的
1.让我们首先实施默认促销安排
2.再次使用分数字段的应用功能，并使用排序的函数通过使用列表上的排序函数来实现顺序的顺序。
亲爱的朋友，你学到了吗？