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Mysql 分组函数（多行处理函数），对一列数据求和、找出最大值、最小值、求一列平均值。

分组函数还有另外一个名字，多行处理函数 mysql分组函数 count 计数 count(*)不是统计某个字段中数据的个数，而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null...的数据的总数量 sum 求和 avg 平均值 max 最大值 min 最小值 分组函数特点 输入多行，最终输出的结果是一行。...分组函数自动忽略NULL 分组函数不可直接使用在where子句当中 具体实现语法（例子） //求sal字段的总和 select sum(sal) from emp; //求sal字段的最大值 select...max(sal) from emp; //求sal字段的最小值 select min(sal) from emp; //求sal字段的平均值 select avg(sal) from emp; //

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mysql基本命令

(null 不计) -- sum: 求和 -- max: 最大值 -- min: 最小值 -- avg: 平均值 -- ===count,求和,对指定列的[数据个数]求和 count(列名).就是看该列有多少条数据...'a'默认为函数名,在此处也就是count(*),可以进行修改↑; -- ===sum,求和,对指定列的[数据值]求和 sum(列名),就是看该列中所有值相加的和. select sum(列名) from...-- $分组查询(关键字:group by) -- 跟随聚合函数使用:group by(被分组的列名); -- select查询时,被分组的列要出现在select选择列后面; -- ↓按照列2的相同内容对列...列2 like '%张三%' group by 列2 order by sum(列1) desc; -- 按照列2中的'张三'内容对列1进行求和并按降序显示; -- +可以用as临时命名一个函数[sum...2中的'张三'内容对列1进行求和并按降序显示且只显示 sum(列1) 的值大于18的内容; -- $分组查询:(关键词:limit x,y) -- x:表示从第几行开始显示(不包括x行,x为0时,可省略不写

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图解面试题：累计求和问题如何分析？

如计算左边雇员编号10002的累计薪水则需用到右边雇员编号(1)中10001和10002两人的当前薪水，且需要满足右边雇员编号(1)<=左边雇员编号 根据左边的雇员编号和薪水分组，再对右边的薪水(1)...显然观察上述图表，需满足雇员编号(1)<=雇员编号，而题意当前员工的薪水需要满足结束日期 = '9999-01-01'，并按雇员编号升序排列： select s1.雇员编号,s1.薪水,s2.雇员编号...-01-01'order by s1.雇员编号; 最后用 group by 对雇员编号,薪水进行分组，并用 sum 函数对薪水(1)进行求和： select s1.雇员编号,s1.薪水,sum(s2....avg(列名) over (order by ) 所以，我们可以得出“累计求和”问题的万能模板是： select 列1,列2,sum(列名) over (partition by order by ) as 累计值的别名from 表名; 【举一反三】 下表为确诊人数表，包含日期和该日期对应的新增确诊人数 按照日期进行升序排列

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『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路

图1：案例数据 以上图中数据来算，我们可以看到从1月21日-1月26日空气质量连续污染持续了6天。 不过，在实际的数据处理中，我们的原始数据往往会较大，并不一定能直接看出来。...图5：辅助列 步骤3：分组计数获得连续天数，分组求最小最大值获得连续 污染起止日期 t.groupby(groupids).agg({ 'time': lambda x:f'{x.min()}~...解法1：利用循环创建辅助列 创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取 如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图7：辅助列值预览 我们可以发现，按照辅助列分组进行计数即可获得连续污染天数，如上红色标记区域。...图8：思路2的解法1结果 解法2：利用shift和cumsum创建辅助列 先创建空气质量的shift列，下移动一位 如果shift列和空气质量列相等，则判断列为0，否则为1 辅助列为判断列累加求和 ?

7.1K11

ActiveReports 报表应用教程 (7)---交叉报表及数据透视图实现方案

在矩阵控件中组的行数和列数由每个行分组和列分组中的唯一值的个数确定。同时，您可以按行组和列组中的多个字段或表达式对数据进行分组。...我们这里将要演示的是产品销售数据分析表，列分组按照产品类别和产品名称进行分组；行分组按照年和月进行分组，并对销量大于2000的数据进行高亮显示，以下是详细实现步骤： 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为...) AS 订购年, DATEPART("m",订单.订购日期) AS 订购月,类别.类别ID,产品.产品名称,订单明细.数量, 订单明细.单价, 订单明细.折扣 FROM (( 订单 INNERJOIN...[订购月] 表达式：=[订购月] 列分组-常规-添加分组： 名称：Matrix1_类别名称 分组：=[类别名称] 表达式：=[类别名称...TextBox4 ，在属性窗口的命令区域中点击属性对话框命令，并按照以下表格设置数据单元格的属性： 常规-值： =Sum([数量] *[单价] * (1-[折扣])) 外观-背景色-颜色： =IIf(

1.7K50

FineReport学习(三)——动态隔间运算

然后，将“应付金额”设置为汇总求和。 再接着，添加“比较”列。因为是求下面的每一个值与第一个值的差值，因此需要写入公式(公式如图所示)。并将“比较”列设置为保留两位有效数字。...在上述操作的基础上，添加“占比”列。直接使用自带函数进行占比运算，比较简单，操作如下。 然后调整“占比”列的格式，保存格式为“百分比”，并两位有效数字。...在上述操作的基础上，添加“环比”列。直接使用自带函数进行环比，比较简单，操作如下。 然后调整“环比”列的格式，保存格式为“百分比”，并两位有效数字。...逐层累计：逐层累计就是在分组报表中，每一组中分别将每层与上一层数据相加，得到这一层的累计结果，并按照年份隔断。 跨层累计：跨层累计，不按照年份隔断，一直求累加和。...然后，将“应付金额”设置为汇总求和。 接着添加“逐层累计”列和“跨层累计”列。我们都是直接使用官方自带的函数，操作如图。

1.5K21

Pandas三百题

30000 的行政区的全部数据 df.groupby('district').filter(lambda x:x['salary'].mean()<30000) 16 - 分组可视化 对杭州市各区公司数量进行分组...Timestamp('2021-12-15 11:32:16.625393') 2-时间生成|指定范围 使用pandas按天生成2021年1月1日至2021年9月1日的全部日期 pd.date_range...｜值 将 df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样｜日 -> 周 按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据...df1.set_index('日期').resample('W').last() ​ 26 - 日期重采样｜日 -> 月 按月对 df1 进行重采样，保留每月最后一个数据 df1.set_index(...'日期').resample('M').last() 27 - 日期重采样｜分钟 -> 日 按日对 df2 进行重采样，保留每天最后一个数据 df2.set_index('时间').resample('

4.6K22

四种分组求和方法，操作简单效率又高的竟然是这个！| Power Query实战

这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和： 这个问题的方法很多，当数据量不大的时候，各种方法在效率上不会有多大的差异，但是，如果数据量很大，可能就会体现出来较大的差别...- 1 - 直接分组法 直接分组法很简单，就是直接选中“型号”和“序号”列，然后“分组”，在分组里通过多次“添加聚合”，完成对每个日期列的求和： 这种方法从理解上来说最简单，而且，经测试，也是运行效率最高的...但这个问题既然都在Power Query里处理，那么，逆透视后，可以对“型号”、“序号”及“日期（属性）”三列进行分组求和，然后再透视即得结果。...Step-01 选定“型号”和“序号”列，单击“逆透视其他列”： Step-02 选定“型号”、“序号”和“属性”（日期）列，分组对“值”列求和： Step-03 选择“属性”列，单击“透视列”，在值列中选择...具体操作步骤如下： Step-01 选定“型号”、“序号”两列，单击“逆透视其他列”： Step-02 选择“属性”列，单击“透视列”，在弹出的对话框中选择“计数”列作为值列（此时默认为求和，无需多余操作

2.7K30

Oracle数据库之第一篇

TO_CHAR:字符串转换函数 范例：查询所有的雇员将将年月日分开，此时可以使用TO_CHAR 函数来拆分 拆分时需要使用通配符 年：y, 年是四位使用yyyy 月：m, 月是两位使用mm...分组函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。...如果使用分组函数，不使用GROUP BY 只可以查询出来分组函数的值  过滤分组数据 范例：查询出部门平均工资大于2000 的部门 11  WHERE 和HAVING 的区别 最大区别在于...by 分组的列 分组后过滤数据使用 having 分组之前使用where 使用规则 如果使用group by做分组 那么 select 语句中只能查询分组使用的列...处理语句 else 是所有sql数据库都支持的 case 判断列 when 列值 then 显示值 when 列值 then

3.3K10

数据分析基础——EXCEL快速上手秘籍

我们的问题是“计算每个月，每个省份的销售额”，那就是按照“月”和“省份”来进行分组了。 以哪个字段分组，就将哪个字段拖到行或者列，像下面这样： ?...那是因为，我们源数据格式是酱紫的，数据透视表分组逻辑是判断是否唯一，如果唯一则单独分为一行（或一列），想要把行标签的日期格式变成月的维度，也HIN简单。...进入“值字段设置”， ? 这里的”计算类型“是个性化计算的核心了，选择”求和“，我们就得到各月各省的销售额总和，”平均值“就是各月各省销售额平均值，最大值、最小值依然。...6.2 SUM和SUMIF SUM函数很好懂，常用于对某一区域求和，SUM（区域）就是对该区域内所有数值求和。 SUMIF用法稍微复杂点，SUMIF(匹配列，条件，求和列） 直接上例子 ?...第三个参数规定了求和列，是对销量进行汇总，自然就是B:B。 ?

1.9K00

数据分析基础——EXCEL快速上手秘籍

我们的问题是“计算每个月，每个省份的销售额”，那就是按照“月”和“省份”来进行分组了。 以哪个字段分组，就将哪个字段拖到行或者列，像下面这样： ?...那是因为，我们源数据格式是酱紫的，数据透视表分组逻辑是判断是否唯一，如果唯一则单独分为一行（或一列），想要把行标签的日期格式变成月的维度，也HIN简单。...进入“值字段设置”， ? 这里的”计算类型“是个性化计算的核心了，选择”求和“，我们就得到各月各省的销售额总和，”平均值“就是各月各省销售额平均值，最大值、最小值依然。...6.2 SUM和SUMIF SUM函数很好懂，常用于对某一区域求和，SUM（区域）就是对该区域内所有数值求和。 SUMIF用法稍微复杂点，SUMIF(匹配列，条件，求和列） 直接上例子 ?...第三个参数规定了求和列，是对销量进行汇总，自然就是B:B。 ?

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Mysql常用查询语句

，否则输出的信息不会有变化 ,且字段不能用*代替 十六NOT与谓词进行组合条件的查询 (1)NOT BERWEEN … AND … 对介于起始值和终止值间的数据时行查询 可改成 终止值...(2)IS NOT NULL 对非空值进行查询 (3)IS NULL 对空值进行查询 (4)NOT IN 该式根据使用的关键字是包含在列表内还是排除在列表外，指定表达式的搜索，搜索表达式可以是常量或列名...二十对统计结果进行排序 函数SUM([ALL]字段名) 或 SUM([DISTINCT]字段名),可实现对字段的求和，函数中为ALL时为所有该字段所有记录求和,若为DISTINCT则为该字段所有不重复记录的字段求和... by排序语句order by同时出现在SQL语句中时，要将分组语句书写在排序语句的前面，否则会出现错误 二十二多列数据分组统计 多列数据分组统计与单列数据分组统计类似 SELECT *，SUM(字段...num) AS sumprice  FROM tb_price GROUP BY pid ORDER BY sumprice DESC 注：group by语句后面一般为不是聚合函数的数列，即不是要分组的列

5.1K20

MySQL之数据库基本查询语句

SELECT 基本查询语句 查询单个列 #查询Author表name列的值 select name from Author; 查询多个列 #查询Author表id,name两列的值 select id,...qq群连接起来，并按类型排序（a-z） select concat(type,'(',qq_group,')')from Article order by type; 使用列别名 select concat...#获取系统当前日期时间 年-月-日 时：分：秒 select sysdate(); #获取系统当前日期 年-月-日 select curdate(); #获取系统当前时间 时：分：秒 select...， 不管表列中包含的是空值（ NULL）还是非空值 #统计类型总数 select count(*) from Article; #COUNT(column)对特定列中具有值的行进行计数，忽略NULL值...' from Article; #MIN()函数返回某列的最小值 select min(fans) as '受众最小值' from Article; #SUM()函数返回某列值之和 #统计文章总数

4.8K40

常用SQL查询语句，值得回看不要错过，好记性不如多看看！

，否则输出的信息不会有变化 ,且字段不能用*代替 十六、NOT与谓词进行组合条件的查询 (1)NOT BERWEEN … AND … 对介于起始值和终止值间的数据时行查询 可改成 终止值...(2)IS NOT NULL 对非空值进行查询 (3)IS NULL 对空值进行查询 (4)NOT IN 该式根据使用的关键字是包含在列表内还是排除在列表外，指定表达式的搜索，搜索表达式可以是常量或列名...二十、对统计结果进行排序 函数SUM([ALL]字段名) 或 SUM([DISTINCT]字段名),可实现对字段的求和，函数中为ALL时为所有该字段所有记录求和,若为DISTINCT则为该字段所有不重复记录的字段求和...by排序语句order by同时出现在SQL语句中时，要将分组语句书写在排序语句的前面，否则会出现错误 二十二、多列数据分组统计 多列数据分组统计与单列数据分组统计类似 SELECT *，SUM(字段1...price*num) AS sumprice FROM tb_price GROUP BY pid ORDER BY sumprice DESC 注：group by语句后面一般为不是聚合函数的数列，即不是要分组的列

2.8K30

Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

就像在 Excel 数据透视表中一样，会发现默认值是数字列的【求和】和基于文本列的是【计数】。但与 Excel 不同的是，还会发现一个【不要聚合】 的选项，将在本书后面的章节中将使用这个选项。...假设有这样一个场景，现在是 2021 年 12 月 1 日，用户设置了一个对 “Sales” 数据进行筛选的解决方案，使用【今年】（在【年】子菜单下找到【今年】）。...幸运的是，Power Query 有一个分组功能，允许用户在转换过程中对行进行分组，使用户能够以所需要的精确粒度导入数据。这对于减小文件的大小非常有用，因为它可以避免导入过多不需要的细节行。...将【操作】从【对行进行计数】更改为【求和】。 将【柱】从 “Date” 改为 “Sales”。 单击【添加聚合】。...虽然在这个示例中【操作】选项只使用了【求和】功能，但用户在【操作】选项中可以使用的选项包括【平均值】、【中值】、【最小值】、【最大值】、【对行进行计数】、【非重复行计数】和【所有行】功能。

7.2K31

SQL 基础（四）单关系数据查询

查询信息指定 FROM tb_student -- 指定表 计算成绩表中学生年龄，并用学号、姓名、年龄做表头 方法：当前日期减去生日日期求得年龄，用别名修改生成表表头信息 use db_student20...where score IS NULL -- 比较运算符 IS NULL 统计汇总查询 常用库函数（聚合函数）： 函数名称 功能 AVG 按列求平均值 SUM 按列求和 MAX 求列最大值 MIN 求列最小值...COUNT 按列求个数 count(*) 对表中数目进行计数，无论是否为空 count(colum) 对特定列中具有的值计数，忽略 NULL 查询学号为 XXX 的学生总成绩和平均成绩 select...select 中既有基本字段又有聚合函数时需要 group by，否则将会出现语法错误 空值作为单独分组返回值 查询选修两门课以上课程的学生学号和选课总数 select sno,COUNT(*)...查询成绩表中，选修 c10 课程的学生学号，并按成绩降序排列 select sno,score from tb_score where (cno='c10') order by score DESC

1.2K30

Python实战项目——餐厅订单数据分析（一）

10名 这一步首先我们的进行简单操作，我们求订单ID点菜数量Top10，因此分组order_id,counts求和，排序，前十。...统计单道菜消费总额 data['total_amounts'] =data['counts']*data['amounts'] 分组求和 dataGroup = data[['order_id','counts...','amounts','total_amounts']].groupby(by='order_id') Group_sum = dataGroup.sum() #分组求和 sort_counts =...解析出天 gp_by_day = data.groupby(by='day').count()['daycount'] gp_by_day.plot(kind='bar') plt.xlabel('8月份日期...： 点菜量比较集中的时间 哪一天订餐量最大 星期几就餐人数最多 技术点： 拼接数据：pd.concat([列1，…]) 分组进行统计（分组求和） 排序，切片Top10 绘制柱状图走势和高度

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