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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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一、示例1

mysql中将多行数据合并成一行数据

一个字段可能对应多条数据，用mysql实现将多行数据合并成一行数据

例如：一个活动id（activeId）对应多个模块名（modelName）,按照一般的sql语句：

SELECT am.activeId,m.modelName
FROM activemodel am
JOIN model m
ON am.modelId = m.modelId
ORDER BY am.activeId
查询出的列表为图1所示：　 　

修改过后的sql语句，查询后如图2所示：

SELECT am.activeId,GROUP_CONCAT(m.modelName SEPARATOR ‘,’) modelName
FROM activemodel am
JOIN model m
ON am.modelId=m.modelId
WHERE m.valid=1
GROUP BY am.activeId
需注意：

1.GROUP_CONCAT（）中的值为你要合并的数据的字段名;

SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的；

’ '中是你要用哪个符号来分隔；

2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理，不然所有的数据都会被合并成一条记录，如图3
　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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二、示例2

1.mysql【group_concat】数据库将查询的多条结果的某些字段合并为一个字段处理

在使用mysql数据库做一些业务时，比如将一条记录对应的多条详情数据记录归并为该条记录的某一个字段时，可以使用mysql的concat_ws和group_concat方法来进行处理：

使用concat_ws方法将详情数据的一条记录的多个字段先拼接合并为一个字段，然后使用group_concat将多条详情数据合并处理的字段拼接合并为一个字段。

语法：

GROUP_CONCAT([DISTINCT] expr [,expr ...]
[ORDER BY {unsigned_integer | col_name | formula} [ASC | DESC] [,col ...]]
[SEPARATOR str_val])

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。