在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
1、每年 select year(ordertime) as year,count(*) as count from 订单表 group by year(ordertime) 2、每月 select year(ordertime) as year, month(ordertime) as month, sum(Total) as sun_total from 订单表 group by year(ordertime), month(ordertime) 3、每日 select year(ordert
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。
Oracle单行函数分为五种类型：字符函数、数值函数、日期函数、转换函数、通用函数
小勤：我有很多个人的沟通记录，怎么能够针对每个人将他们的沟通日期和沟通记录分别动态合并到一个单元格里面，并且换行显示？
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
SQL 是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，是用于管理关系型数据库的标准语言。在 SQL 中，查询是其中最重要的部分之一，通过查询，我们可以从数据库中检索所需的数据。分组查询是 SQL 查询中的一项重要功能，它允许我们对数据进行分组、聚合和汇总，以便更好地理解数据的特征和趋势。
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
在中土大地上，有一位名为"数据剑客"的江湖人士，他手持一柄闪烁着银光的利剑，剑法犀利，能够破解数据的种种奥秘。传言他曾在一场数据风暴中横扫八方，击溃了无数数据乱象，以无情的数据剑法征服了各路数据恶徒。
在实际中我们可能只是需要汇总数据而不是将它们检索出来，SQL提供了专门的函数来使用。聚合函数aggregate function具有特定的使用场景
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
就好像select语句不需要from就可以独立成句显示常量一样，select语句也可以独立成句进行简单四则运算。
随着操作的增多，有一些步骤会省略，因为这个前面真的没什么难度，只需要多操作即可！
1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录）
之前我们简单的了解了增、删、改、查这几类T-SQL语法来操纵数据表，但是为了更方便快捷地完成大量任务，SQL Server 提供了一些内部函数，可以和SQL Server 的SELECT语句来联合使用，进行类型转换、日期处理、数学计算、实现系统功能。
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
简介 Over子句在SQLServer 2005中回归，并且在2012中得到了扩展。这个功能主要结合窗口函数来使用；也可以在序列函数“NEXT VALUE FOR”使用。OVER子句确定哪些来自查询的列被应用到函数中，在函数中这些列被如何排序，并且何时重启函数计算。由于篇幅限制，本篇仅仅就OVER子句讨论，不再深入各种函数了（提供几个2014中新增的函数）。 语法: <function> OVER ( [PARTITION BY clause]
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
在本文中，我想向您介绍如何在Django中使用聚合，聚合的含义是“内容相关项的集合，以便它们可以显示或链接到”。在Django中，我们使用的情况例如：
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了，近日朋友又问了一个实际工作中的问题，恰巧也与分组有关，便整理之后，与众位朋友共享，再谈 Power BI 分组的博大精深。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。
– 查询emp表中的所有部门, 剔除重复的记录, 提示: distinct用于剔除重复值
在MongoDB中我们可以通过aggregate()函数来完成一些聚合查询，aggregate()函数主要用于处理诸如统计,平均值,求和等，并返回计算后的数据结果。
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
数据库（DataBase，DB）：指长期保存在计算机的存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。(文件系统)
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
2. 聚合函数(多行函数、分组函数、组函数)：操作多行数据，并返回一个结果。比如 SUM
select * from user order by classid,age DESC
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