(这只是虚拟数据,不是真实数据)我有这样的数据买家: 1月份A 150.000 A 340.000 A 230.000 A 60.000 B 40.000 B 45.000 C 55.000 D 55.000 A 40.000 D 550.000的表交易 那么如何从交易总数> 600.000表格中创建新的表格,然后如何统计交易总数> 600.000的交易买方的平均值 select users_id, total_price_star_member from order_star_member where createdAt >= '2019-12-01' a
所以我想统计一下1月份做交易的买家,交易总额是>= 600000,你们能告诉我确切的语法吗,下面是我的语法错误: select count in (select users_id, total_price_star_member from order_star_member where createdAt >= '2020-01-01' and createdAt < '2020-02-01' group by users_id having sum(total_price_star_member) >= 600000); 重点是我想知
对于这样的新手问题,我很抱歉,但这对我来说很难。我的MySQL表包含高频率的股票价格.在每个交易日,数据从第1天18:00开始到第2天17:00。我想统计一下每个交易日在上述交易时间之间发生的数据。我知道如何计算一天,就像下面的代码一样
SELECT COUNT(*) FROM table WHERE date BETWEEN '2021-08-25 18:00:00' AND '2021-08-26 17:00:00'
但是如何计算桌子上所有的日子呢?
我的桌子看起来像这样:
我想要的是这样的:
提前谢谢。
我有以下包含交易数据的DataFrame:
df = pd.DataFrame({
'Trader': 'Carl Mark Carl Joe Mark Carl Max Max'.split(),
'Quantity': [5,2,5,10,1,5,2,1],
'Date' : [
DT.datetime(2013,1,1,13,0),
DT.datetime(2013,1,1,13,5),
DT.datetime(2013,2,5,20,0),
DT.datetime(2013,2,6,10,0),
DT.datetime(2
我正在尝试获得一个具有复杂需求的聚合,我想写一个泛型代码(不绑定到DF中的任何字段值)。
使用我当前的代码,我得到了想要的结果,但是为了实现我的结果,我现在不得不给出硬编码的值。我想写一个更通用的“函数式”代码来实现同样的功能,它不需要任何硬编码的值。
输入数据-
ID Day category Amount
A11 2 X 914.89
A11 2 X 106.01
A11 2 Y 481.88
A11 2 X 885.56
A11 14 X 733.1
A11 17
我有一个样本数据库,其中包含1月1日至1月7日所有NBA球员的统计数据。我有一个查询,用来查看一支球队的所有球员在比赛或不打比赛时的上场时间。例如,这里有一个查询,询问player Courtney Lee何时在:
select player, date, tm, Minutes from nba.player_stats where tm='BOS' and date in (select date from nba.player_stats where player = 'Courtney Lee');
返回:
问题是五号考特尼李被交易到tm