Ответ действительно зависит от типа ваших столбцов. В моем случае у меня были datetime
и timedelta
.
> df[['Date','Time']].dtypes
Date datetime64[ns]
Time timedelta64[ns]
Если это ваш случай, вам просто нужно добавить столбцы:
> df['Date'] + df['Time']
На самом деле похож на ответ @Scoots, но без сортировки, окна, также:
SELECT (
SELECT jsonb_agg(items order by items)
FROM jsonb_array_elements(food) AS items
) AS food,
count(*)
FROM test_json_grouping
GROUP BY 1;
... объяснил:
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=1635.60..1890.60 rows=200 width=40)
Group Key: (SubPlan 1)
-> Seq Scan on test_json_grouping (cost=0.00..1629.25 rows=1270 width=32)
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=1.25..1.26 rows=1 width=32)
-> Function Scan on jsonb_array_elements items (cost=0.00..1.00 rows=100 width=32)
(6 rows)
Результат:
[112 ]