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kerln888

FishC 发表于 2026-2-16 20:41
在 Node.js 中，数据透视（即将数据从长格式转换为宽格式）可以通过一些库来实现。以下是一些常用 ...

@FishC data-forge对数据聚合，类似group by，请举例

FishC

kerln888 发表于 2026-02-16 20:54
FishC 发表于 2026-2-16 20:41
在 Node.js 中，数据 ...

FishC 发表于 2026-2-16 20:41
在 Node.js 中，data-forge 是一个强大的数据处理库，可以方便地进行数据聚合操作，类似 SQL 的 GROUP BY。下面举例说明如何使用 data-forge 进行数据聚合。

假设我们有一个销售数据集，包含以下字段：department（部门）、employee（员工）、sales（销售额）。我们想按部门汇总销售额。

首先，安装 data-forge：

1. npm install data-forge

复制代码

然后，创建示例代码：

1. const dataForge = require('data-forge');
   
2. 
   
3. // 示例数据
   
4. const data = [
   
5.     { department: 'Sales', employee: 'Alice', sales: 100 },
   
6.     { department: 'Sales', employee: 'Bob', sales: 200 },
   
7.     { department: 'Marketing', employee: 'Charlie', sales: 150 },
   
8.     { department: 'Marketing', employee: 'David', sales: 250 },
   
9.     { department: 'Sales', employee: 'Eve', sales: 300 }
   
10. ];
    
11. 
    
12. // 创建 DataFrame
    
13. let df = new dataForge.DataFrame(data);
    
14. 
    
15. // 按 department 分组，并计算每个部门的销售总额
    
16. let aggregated = df
    
17.     .groupBy(row => row.department) // 按部门分组
    
18.     .select(group => ({
    
19.         department: group.first().department, // 获取部门名称
    
20.         totalSales: group.deflate(row => row.sales).sum(), // 计算该部门销售总额
    
21.         averageSales: group.deflate(row => row.sales).average(), // 计算该部门平均销售额
    
22.         employeeCount: group.count() // 计算该部门员工数
    
23.     }))
    
24.     .inflate() // 将分组结果转换回 DataFrame
    
25.     .orderBy(row => row.department); // 按部门排序
    
26. 
    
27. // 输出结果
    
28. console.log('按部门汇总销售额:');
    
29. console.log(aggregated.toArray());
    
30. 
    
31. // 也可以输出为表格格式
    
32. console.log(aggregated.toString());

复制代码

运行上述代码，输出结果如下：

1. 按部门汇总销售额:
   
2. [
   
3.   { department: 'Marketing', totalSales: 400, averageSales: 200, employeeCount: 2 },
   
4.   { department: 'Sales', totalSales: 600, averageSales: 200, employeeCount: 3 }
   
5. ]

复制代码

在这个例子中，我们使用了 groupBy 方法按部门分组，然后使用 select 方法对每个分组进行聚合计算，包括销售总额、平均销售额和员工数量。最后，使用 inflate 方法将分组结果转换回 DataFrame，并按部门排序。

data-forge 还支持其他聚合函数，如 min、max、median 等，你可以根据需求选择合适的聚合函数。

希望这个例子能帮助你理解如何使用 data-forge 进行数据聚合。如果有更多问题，请随时提问！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

kerln888

FishC 发表于 2026-2-16 20:55
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

@FishC 按部门和员工分组呢？？

FishC

kerln888 发表于 2026-02-16 21:01
FishC 发表于 2026-2-16 20:55
以上回复来自 FishC A ...

要按部门和员工分组，通常是在处理数据时希望根据部门和员工两个维度进行聚合统计。下面分别以SQL和Python pandas为例进行说明。

SQL中的分组：
在SQL中，使用 GROUP BY 子句可以按多个列分组。假设有一个销售表 sales，包含 department（部门）、employee（员工）和 amount（销售额）字段。

示例查询：

1. 
   
2. SELECT department, employee, SUM(amount) AS total_sales
   
3. FROM sales
   
4. GROUP BY department, employee
   
5. ORDER BY department, employee;
   

复制代码

这将按部门和员工分组，并计算每个员工的销售总额，结果按部门和员工排序。

Python pandas中的分组：
在Python中，使用pandas库的 groupby() 方法可以类似地分组。假设有一个DataFrame df 包含相同字段。

示例代码：

1. 
   
2. import pandas as pd
   
3. 
   
4. # 创建示例数据
   
5. data = {
   
6.     'department': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
   
7.     'employee': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice'],
   
8.     'amount': [100, 200, 150, 300, 50]
   
9. }
   
10. df = pd.DataFrame(data)
    
11. 
    
12. # 按部门和员工分组，并计算总和
    
13. grouped = df.groupby(['department', 'employee'])['amount'].sum().reset_index()
    
14. print(grouped)
    

复制代码

这将输出按部门和员工分组后的销售总额。

如果您有更具体的场景或问题，请提供更多细节，我会进一步帮助您！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

kerln888

FishC 发表于 2026-2-16 21:01
SQL中的分组：
在SQL中，使用 GROUP BY 子句可以按多个列分组。假设有一个销售表 sales，包含 dep ...

@FishC data-forge按a和b分组，统计c的数据

FishC

kerln888 发表于 2026-02-16 21:38
FishC 发表于 2026-2-16 21:01
SQL中的分组：
在SQL ...

在 data-forge 中，你可以使用 groupBy 函数按多列分组，然后通过聚合函数统计列 c 的数据。以下是一个基本示例，假设对 c 求和：

1. 
   
2. // 假设 df 是包含列 a、b、c 的 DataFrame
   
3. var result = df.groupBy(row => [row.a, row.b])
   
4.     .select(group => ({
   
5.         a: group.first().a,
   
6.         b: group.first().b,
   
7.         c_sum: group.deflate(row => row.c).sum()
   
8.     }))
   
9.     .inflate();
   
10. 
    
11. // result 是一个新的 DataFrame，包含分组后的统计结果
    

复制代码

如果你需要其他统计方式，只需替换聚合函数。例如，计算平均值：

1. 
   
2. var result = df.groupBy(row => [row.a, row.b])
   
3.     .select(group => ({
   
4.         a: group.first().a,
   
5.         b: group.first().b,
   
6.         c_avg: group.deflate(row => row.c).average()
   
7.     }))
   
8.     .inflate();
   

复制代码

常用聚合函数包括 sum()、average()、count() 等。根据你的需求调整即可。

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kerln888

@FishC data-forge groupBY和privot有没有类似fillNa()的函数，如果有请举例

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 17:23
@FishC data-forge groupBY和privot有没有类似fillNa( ...

在 data-forge 中，groupBy 操作本身没有直接的 fillNa() 函数，但你可以通过 select 或 aggregate 方法对每个分组应用填充。而 pivot 操作后返回的是 DataFrame，可以直接使用 fillNa() 方法填充缺失值。

下面通过示例说明如何使用：

1. 
   
2. const dataForge = require('data-forge');
   
3. 
   
4. // 创建示例 DataFrame
   
5. let df = new dataForge.DataFrame({
   
6.     columns: {
   
7.         category: ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
   
8.         score: [10, null, 30, null, 50],
   
9.         data: [null, 20, null, 40, null]
   
10.     }
    
11. });
    
12. 
    
13. // 1. groupBy 后填充缺失值
    
14. let grouped = df.groupBy(row => row.category);
    
15. 
    
16. // 对每个分组填充缺失值为 0
    
17. let filledGroups = grouped.select(group => group.fillNa(0));
    
18. 
    
19. // 聚合示例：计算每个分组的平均分数
    
20. let result = filledGroups.aggregate(groups =>
    
21.     groups.deflate(row => row.score).average()
    
22. );
    
23. 
    
24. console.log('分组填充后聚合结果:');
    
25. console.log(result.toArray());
    
26. 
    
27. // 2. pivot 后填充缺失值
    
28. // 透视：以 category 为行，计算 score 的平均值
    
29. let pivoted = df.pivot("category", "score", values => values.average());
    
30. 
    
31. console.log('透视后的原始数据:');
    
32. console.log(pivoted.toArray());
    
33. 
    
34. // 填充透视后的缺失值为 0
    
35. let filledPivoted = pivoted.fillNa(0);
    
36. 
    
37. console.log('填充缺失值后的透视数据:');
    
38. console.log(filledPivoted.toArray());
    

复制代码

在上面的示例中：
- 对于 groupBy，我们使用 select 遍历每个分组并调用 fillNa(0) 填充缺失值，然后再进行聚合操作。
- 对于 pivot，透视后直接调用 fillNa(0) 填充缺失值。

注意：你可以根据需要调整填充值，例如使用 fillNa(100) 或自定义填充函数。

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kerln888

FishC 发表于 2026-2-17 17:24
在 data-forge 中，groupBy 操作本身没有直接的 fillNa() 函数，但你可以通过 select 或 aggregate 方 ...

@FishC 报错了，Unresolved function or method fillNa()

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 17:27
FishC 发表于 2026-2-17 17:24
在 data-forge 中，gr ...

在 data-forge 中，确实没有 fillNa() 这个函数。你遇到的错误是正确的，因为 data-forge 使用的是 fillMissing() 函数来填充缺失值。

让我纠正之前回答中的错误，并给你正确的用法：

1. const filledDf = df.fillMissing({
   
2.     columnName1: 0,           // 将 columnName1 列的缺失值填充为 0
   
3.     columnName2: 'N/A',       // 将 columnName2 列的缺失值填充为 'N/A'
   
4.     columnName3: df.getSeries('columnName3').average()  // 用平均值填充
   
5. });

复制代码

对于分组操作，你需要先分组，然后对每个分组单独处理：

1. // 先分组
   
2. const grouped = df.groupBy(row => row.category);
   
3. 
   
4. // 对每个分组填充缺失值
   
5. const processed = grouped.select(group => {
   
6.     return group.fillMissing({
   
7.         value: group.getSeries('value').average()  // 用该分组的平均值填充
   
8.     });
   
9. }).inflate();  // 将分组转换回 DataFrame

复制代码

主要函数说明：
fillMissing() - 填充缺失值（NaN/null/undefined）
select() - 对分组中的每个组应用函数
inflate() - 将分组结果转换回普通DataFrame

如果你想要在填充前先查看哪些值是缺失的，可以使用：

1. // 检查缺失值
   
2. const missingValues = df.countMissing();

复制代码

记住：data-forge 中正确的函数是 fillMissing()，不是 fillNa()。

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kerln888

FishC 发表于 2026-2-17 17:27
在 data-forge 中，确实没有 fillNa() 这个函数。你遇到的错误是正确的，因为 data-forge 使用的是 fil ...

@FishC data-forge 也没有fillMissing()这个函数

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 17:31
FishC 发表于 2026-2-17 17:27
在 data-forge 中，确 ...

@FishC data-forge 也没有fillMissing()这个函数

你说得对，data-forge 中确实没有 `fillMissing()` 函数。感谢你的指正！

data-forge 中处理缺失值的常用方法是：

1. 填充缺失值
使用 fillNulls() 方法来填充 null/undefined 值：

1. 
   
2. const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   
3.     column1: [1, null, 3, null, 5],
   
4.     column2: [10, 20, null, 40, null]
   
5. });
   
6. 
   
7. // 用指定值填充所有列的null值
   
8. const filled1 = dataFrame.fillNulls(0);
   
9. 
   
10. // 用不同值填充不同列
    
11. const filled2 = dataFrame.fillNulls({
    
12.     column1: 999,
    
13.     column2: -1
    
14. });
    

复制代码

2. 删除包含缺失值的行
使用 dropNulls() 方法：

1. 
   
2. // 删除任何列包含null的行
   
3. const cleaned = dataFrame.dropNulls();
   

复制代码

3. 前向填充或后向填充
对于时间序列数据，可以使用 fillGaps() 方法：

1. 
   
2. const timeSeries = new dataForge.DataFrame({
   
3.     index: [1, 2, 3, 4, 5],
   
4.     values: [100, null, null, 400, 500]
   
5. });
   
6. 
   
7. // 前向填充（用上一个有效值填充）
   
8. const forwardFilled = timeSeries.fillGaps(
   
9.     () => ({ values: dataForge.fill.backward })
   
10. );
    
11. 
    
12. // 后向填充（用下一个有效值填充）
    
13. const backwardFilled = timeSeries.fillGaps(
    
14.     () => ({ values: dataForge.fill.forward })
    
15. );
    

复制代码

如果你在使用 data-forge 时遇到其他问题，请随时告诉我具体的使用场景，我会帮你找到正确的解决方法！

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kerln888

@FishC nodejs使用data-forge处理数据如下：
const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   occurrence_time: [ 2021-05-29T01:00:00.000Z, 2021-05-29T04:03:00.000Z, 2022-05-29T04:10:00.000Z, 2022-05-29T04:55:00.000Z],
    event_type: [政策相关, 产品相关, 流程环节, 产品相关],
   Involving_business_formats:[欢乐部落, 欢乐部落, 水世界, 海世界],
   judge:[有效客诉, 有效客诉, 无效客诉, 无效客诉]
});
现在想取occurrence_time和event_type的列数据，应该怎么做

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 19:05
@FishC nodejs使用data-forge处理数据如下：
const d ...

首先，你的代码中日期和字符串需要加上引号，否则会报错。修正后的DataFrame创建如下：

1. const dataForge = require('data-forge'); // 确保已经导入data-forge
   
2. 
   
3. const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   
4.    occurrence_time: ["2021-05-29T01:00:00.000Z", "2021-05-29T04:03:00.000Z", "2022-05-29T04:10:00.000Z", "2022-05-29T04:55:00.000Z"],
   
5.    event_type: ["政策相关", "产品相关", "流程环节", "产品相关"],
   
6.    Involving_business_formats: ["欢乐部落", "欢乐部落", "水世界", "海世界"],
   
7.    judge: ["有效客诉", "有效客诉", "无效客诉", "无效客诉"]
   
8. });

复制代码

要取occurrence_time和event_type的列数据，可以使用以下方法：

• 使用 select 方法选择多列，返回一个新的DataFrame：
  
  1. const selectedColumns = dataFrame.select(["occurrence_time", "event_type"]);
     
  2. console.log(selectedColumns.toString());

  复制代码
  
  
• 如果你需要将列数据转换为数组，可以这样做：
  
  1. const occurrenceTimeSeries = dataFrame.getSeries("occurrence_time");
     
  2. const eventTypeSeries = dataFrame.getSeries("event_type");
     
  3. 
     
  4. const occurrenceTimeArray = occurrenceTimeSeries.toArray();
     
  5. const eventTypeArray = eventTypeSeries.toArray();
     
  6. 
     
  7. console.log(occurrenceTimeArray);
     
  8. console.log(eventTypeArray);

  复制代码
  
  

这样你就可以获取到这两列的数据了。

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kerln888

@FishC
const dataForge = require('data-forge'); // 确保已经导入data-forge
const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   occurrence_time: ["2021-05-29T01:00:00.000Z", "2021-05-29T04:03:00.000Z", "2022-05-29T04:10:00.000Z", "2022-05-29T04:55:00.000Z"],
   event_type: ["政策相关", "产品相关", "流程环节", "产品相关"],
   Involving_business_formats: ["欢乐部落", "欢乐部落", "水世界", "海世界"],
   judge: ["有效客诉", "有效客诉", "无效客诉", "无效客诉"]
});
想dataFrame..groupBy(row => row.occurrence_time)
            .select(group => ({
                time: group.first().occurrence_time,
                judgeCount: group.deflate(row => row.judge).count()
            }))
            .inflate();
row.occurrence_time这里如何按照年而不是2021-05-29T01:00:00.000Z来聚合

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 19:14
@FishC
const dataForge = require('data-forge'); / ...

要按年份聚合数据，你需要修改 groupBy 中的分组键，从完整的日期时间字符串改为提取年份。可以使用 JavaScript 的 Date 对象来解析日期并获取年份。下面是修改后的代码：

1. 
   
2. const dataForge = require('data-forge');
   
3. const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   
4.    occurrence_time: ["2021-05-29T01:00:00.000Z", "2021-05-29T04:03:00.000Z", "2022-05-29T04:10:00.000Z", "2022-05-29T04:55:00.000Z"],
   
5.    event_type: ["政策相关", "产品相关", "流程环节", "产品相关"],
   
6.    Involving_business_formats: ["欢乐部落", "欢乐部落", "水世界", "海世界"],
   
7.    judge: ["有效客诉", "有效客诉", "无效客诉", "无效客诉"]
   
8. });
   
9. 
   
10. const result = dataFrame.groupBy(row => {
    
11.         const date = new Date(row.occurrence_time);
    
12.         return date.getFullYear(); // 按年份分组
    
13.     })
    
14.     .select(group => ({
    
15.         year: new Date(group.first().occurrence_time).getFullYear(), // 从组内第一行提取年份
    
16.         judgeCount: group.deflate(row => row.judge).count() // 统计该年份的judge数量
    
17.     }))
    
18.     .inflate(); // 将结果转换为DataFrame
    
19. 
    
20. console.log(result.toString());
    

复制代码

解释：
1. 在 groupBy 中，使用 new Date(row.occurrence_time).getFullYear() 提取年份作为分组键。
2. 在 select 中，通过 group.first().occurrence_time 获取组内第一行的日期，再提取年份作为输出字段 year。
3. judgeCount 统计每个年份中 judge 字段的数量。

运行此代码后，结果将按年份显示每个年份的 judge 计数。例如，2021年有2条记录，2022年有2条记录。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

kerln888

@FishC
const dataForge = require('data-forge'); // 确保已经导入data-forge
const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   occurrence_time: ["2021-05-29T01:00:00.000Z", "2021-05-29T04:03:00.000Z", "2022-05-29T04:10:00.000Z", "2022-05-29T04:55:00.000Z"],
   event_type: ["政策相关", "产品相关", "流程环节", "产品相关"],
   Involving_business_formats: ["欢乐部落", "欢乐部落", "水世界", "海世界"],
   judge: ["有效客诉", "有效客诉", "无效客诉", "无效客诉"]
});
想dataFrame.groupBy(row => [row.Involving_business_formats, row.judge])
            .select(group => ({
                Involving_business_formats: group.first().Involving_business_formats,
                judge: group.first().judge,
                judgeCount: group.deflate(row => row.judge).count()
            })).inflate();
想把judge由行索引改为列索引，应该怎么做

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 19:41
@FishC
const dataForge = require('data-forge'); / ...

在 Data-Forge 中，你可以使用 .pivot() 方法将 judge 的值从行转换为列索引。以下是具体步骤：

1. 首先按照你的代码进行分组聚合，得到每个组合的计数。
2. 然后使用 .pivot() 方法进行透视，将 judge 的值作为列名。
3. 最后使用 .fillna(0) 将缺失值填充为 0。

以下是完整代码：

1. 
   
2. const dataForge = require('data-forge');
   
3. const dataFrame = new dataForge.DataFrame({
   
4.    occurrence_time: ["2021-05-29T01:00:00.000Z", "2021-05-29T04:03:00.000Z", "2022-05-29T04:10:00.000Z", "2022-05-29T04:55:00.000Z"],
   
5.    event_type: ["政策相关", "产品相关", "流程环节", "产品相关"],
   
6.    Involving_business_formats: ["欢乐部落", "欢乐部落", "水世界", "海世界"],
   
7.    judge: ["有效客诉", "有效客诉", "无效客诉", "无效客诉"]
   
8. });
   
9. 
   
10. // 分组聚合
    
11. const groupedDF = dataFrame.groupBy(row => [row.Involving_business_formats, row.judge])
    
12.             .select(group => ({
    
13.                 Involving_business_formats: group.first().Involving_business_formats,
    
14.                 judge: group.first().judge,
    
15.                 judgeCount: group.deflate(row => row.judge).count()
    
16.             })).inflate();
    
17. 
    
18. // 透视操作
    
19. const pivotedDF = groupedDF.pivot(
    
20.     ["Involving_business_formats"], // 行索引
    
21.     row => row.judge,               // 列索引
    
22.     row => row.judgeCount           // 值
    
23. ).fillna(0); // 填充缺失值为 0
    
24. 
    
25. console.log(pivotedDF.toString());
    

复制代码

运行后，你将得到一个以 Involving_business_formats 为行、judge 的不同值（有效客诉、无效客诉）为列的 DataFrame，对应的 judgeCount 作为值。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

kerln888

FishC 发表于 2026-2-17 19:42
在 Data-Forge 中，你可以使用 .pivot() 方法将 judge 的值从行转换为列索引。以下是具体步骤：

1.  ...

@FishC 这样程序会报错，Error: Expected 'value' parameter to 'DataFrame.pivot' to be a string that identifies the column whose values to aggregate or a column spec that defines which column contains the value ot aggregate and the ways to aggregate that value.

直接用privot怎么实现？？

FishC

kerln888 发表于 2026-02-17 19:52
FishC 发表于 2026-2-17 19:42
在 Data-Forge 中，你 ...

错误是因为 .pivot() 方法的 values 参数未正确指定。该方法需要三个参数：index（行索引）、columns（列索引）和 values（填充值）。请确保 values 是一个存在的列名。

以下是正确使用示例：

1. 
   
2. // 假设原始数据
   
3. let df = new DataFrame([
   
4.     { row: 'X', judge: 'A', score: 95 },
   
5.     { row: 'X', judge: 'B', score: 85 },
   
6.     { row: 'Y', judge: 'A', score: 75 },
   
7.     { row: 'Y', judge: 'B', score: 65 }
   
8. ]);
   
9. 
   
10. // 将 judge 列的值转换为列索引，以 row 为行索引，score 为值
    
11. let pivoted = df.pivot('row', 'judge', 'score');
    
12. 
    
13. console.log(pivoted.toString());
    

复制代码

输出结果中，judge 的唯一值（如 'A'、'B'）会成为新列名，score 的值填充对应位置。

请检查你的代码中 .pivot() 的参数是否都正确指定了列名。如果问题依旧，请提供数据结构和调用代码以便进一步排查。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。