描述 可选的HAVING子句出现在FROM子句、可选的WHERE和GROUP BY子句之后，可选的ORDER BY子句之前。 SELECT语句的HAVING子句限定或取消查询选择中的特定行。...符合条件的行是条件表达式为真的行。条件表达式是一系列逻辑测试(谓词)，它们可以通过AND和OR逻辑运算符链接起来。 HAVING子句类似于WHERE子句，它可以在组上操作，而不是在整个数据集上操作。...指定字段 HAVING子句条件表达式或%AFTERHAVING关键字表达式中指定的字段必须指定为字段名或聚合函数。不能按列号指定字段或聚合函数。...不能按列别名指定字段或聚合函数；尝试这样做会生成SQLCODE-29错误。但是，可以使用子查询定义列别名，然后在HAVING子句中使用该别名。...下面的示例仅在表中至少有100行时返回表中所有行的Age值的平均值。
DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。 利用这些数据结构以及广泛的功能，用户可以快速加载、转换、过滤、聚合和可视化数据。...label1, label2, label3]] # 通过整数索引选择单行 df.iloc[index] # 通过整数索引选择多行 df.iloc[start_index:end_index] # 根据条件过滤行...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...# 根据条件过滤行 df_filtered = df[df['column_name'] > 5] # 按单列对DataFrame进行排序 df_sorted = df.sort_values('column_name...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean
DataFrame：二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL数据库中的表，能够存储不同类型的列（如数值、字符串等）。...使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。 使用groupby()和transform()进行分组操作和计算。...移动平均（ Rolling Average） ： 移动平均是一种常用的平滑时间序列数据的方法，通过计算滑动窗口内的平均值来减少噪声。...例如，可以根据特定条件筛选出满足某些条件的数据段，并对这些数据段应用自定义函数进行处理。...例如，计算每个学生的平均成绩： average_score = df['成绩'].mean() print(average_score) 可以通过设置axis参数来指定是按列（0）还是按行（
注意事项 AVG 函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，用于对不同组的数据进行平均值计算。 结果是一个数值，表示满足条件的列值的平均值。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...5.3 RANK() RANK() 是 SQL 中的窗口函数，用于为结果集中的行分配一个排名。它与 ROW_NUMBER() 类似，但具有更强的排名功能，能处理并列情况。...5.4 DENSE_RANK() DENSE_RANK() 函数 DENSE_RANK() 是 SQL 中的窗口函数，类似于 RANK()，用于为结果集中的行分配一个密集排名。...offset： 要获取的相对行的偏移量（默认为 1，表示前一行或后一行）。 default_value： 在没有足够行时使用的默认值。
: delete 删除数据时，无法重置 auto_increment。...Group By 子句 根据指定字段，将数据进行分组。分组的目的就是用于统计。...Avg(): 取平均值 Sum(): 求和 Max(): 求最大值 Min(): 求最小值 Group_concat(): 分组之后拼接字段 select class_id, count(*), max...select id, gender, group_concat(name) from my_stud group by class_id, gender; 分组排序 按分组字段排序，注意: MySQL...group by class_id, gender order by class_id asc, gender desc; Having 子句 having 与 where 类似，都是进行条件筛选，但是也有不同点
: {_id : "$by_user", num_tutorial : {$sum : "$likes"}}}]) $avg 平均值 db.mycol.aggregate([{$group : {_id...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", url : {$addToSet : "$url"}}}]) $first 根据资源文档的排序获取第一个文档数据...db.mycol.aggregate([{$group : {_id : "$by_user", first_url : {$first : "$url"}}}]) $last 根据资源文档的排序获取最后一个文档数据...索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中，索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。...db.User.createIndex({"name":1}) 语法中 **name****值为你要创建的索引字段， 1** 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1 即可
by au_id; 分组排序复合查询（having） #根据aid统计文章总数大于5的 select au_id,count(*) as '数目' from Article group by au_id...with rollup; SELECT WHERE子句 where单个条件查询 #查询Python文章类型的QQ交流群号信息 select type,qq_group from Article where...'; or操作符 查询匹配任一条件的行 #查询粉丝数为300或400的Article信息 select * from Article where fans=300 or fans=400; and .....|） #查询学生粉丝数为300或400的Article信息，按文章数降序排列 select * from Article where fans regexp '300|400' order by articles...FROM:要检索的数据表 WHERE:行级过滤 ... GROUP BY:分组说明 HAVING：组级过滤 ... ORDER BY：输出时排序 ... LIMIT：要检索的行数 ...
'%A%' GROUP BY department_id; # 查询哪个部门员工个数大于2（添加分组后的筛选） /* 这里不是利用employees表中的原数据进行筛选， 而是根据筛选后的结果进行二次筛选...分类： 按子查询出现的位置： SELECT 后面(仅支持标量子查询) FROM 后面（支持表子查询） WHERE或HAVING后面（标量子查询，列子查询，行子查询） EXISTS 后面（表子查询）按结果集的行列数不同...外部出现的查询语句，称为主查或外查询 分类： 按子查询出现的位置： SELECT 后面(仅支持标量子查询) FROM 后面（支持表子查询） WHERE或HAVING 后面（标量子查询，列子查询...，行子查询） EXISTS 后面（表子查询） 按结果集的行列数不同： 标量子查询（结果集只有一行一列） 列子查询（结果集只有一列多行） 行子查询（结果集有一行多列） 表子查询（结果集一般多行多列...WHERE location_id IN(1400,1700) ); # 行子查询（一行多列或多行多列） # 查询员工编号最小并且工资最高的员工信息（不一定存在同时满足两个条件的员工）
聚合函数类似EXCEL数据透视表中“值”的部分。 （2）group by关键字 group by关键字用于指定依据哪些列计算聚合值，为什么要存在group by关键字呢？...group by关键字类似于EXCEL透视表中的“行”和“列”的部分。...从小到大排序，计算第一个月到当前月的累积平均销售额 avg(sales) over(order by month) 通过设置窗口计算移动平均值 -- 计算股票的250日均线 -- IOPV:单位净值...类似于明细&聚合操作，我们直接来看一个例子 统计各年级同学每个人的数学成绩并根据成绩由大到小排序，注意，各年级分开排序 select grade, studentName, Math...，这个时候需要进行表连接，根据之前介绍的不同连接方式的区别即可选择对应表链接方式； 如果业务更复杂一些，比如需要计算移动平均值，分组排序，以及同时想看明细和聚合值得情况下，就需要用到强大的窗口函数了。
不仅是 FROM 可以跟单条或多条记录，甚至 SELECT、GROUP BY、WHERE、HAVING 后都可以跟多条记录，这个后面再说。...要注意的是，对每一行父查询，子查询都会执行一次，因此性能不高（当然 SQL 会对相同参数的子查询结果做缓存）。 那这个关联是什么呢？关联的是每一行父查询时，对子查询执行的条件。...，想要查找 gdp 大于按城市分组的平均 gdp，比如北京地区按北京比较，上海地区按上海比较。...条件时，重新计算子查询结果，将平均值限定在相同的城市，这样就符合需求了。...SQL 第一公民是集合，所以所谓父子查询就是父子集合的灵活组合，这些集合可以出现在几乎任何位置，根据集合的数量、是否聚合、关联条件，就派生出了标量查询、关联子查询。
（根据电脑情况而定，我的电脑输入net start mysql命令即可），可能在此会出现一个问题，有的电脑在命令框中输入后会出现拒绝访问或服务错误，如果这样的话，就用管理员的身份启动命令框，按下图操作，...2.唯一性索引：它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。...查询记录 SELECT 字段名称或表达式,......] 整个语句的含义为：根据 WHERE 子句的条件表达式，从 FROM 子句指定的基本表中找出满足条件的记录，在按照 SELECT 子句中的目标列表达式，选出记录中的属性值形成结果表。...-- 按照addr分组，得到用户名的详情，总人数，得到组中年龄的总和，年龄的最大值、最小值、平均值和 SELECT addr, GROUP_CONCAT(username) AS usersDetail
，系统默认将department_id相同的号所在的行，分配在一起，你有几个不同的department_id，就会分为几组，每个组中的数据行数，不一定都要相同。...当自动分配完成后，会根据你所写的分组函数，进行组内运算。...也就是说SQL语句中只要有group by，那么在select后面的展示字段中一般会有聚合函数(5个聚合函数)中的一个或多个函数出现。...5.分组查询(按函数分组) 习题：按员工姓名的长度分组，查询每一组的员工个数，筛选员工个数>3的有哪些？...select length(ename) len,count(*) counts from emp group by len having counts > 3; 结果如下： 6.分组查询(按多个字段分组
删除数据 删除数据时通常跟随where条件，如果没有条件，是删除全表数据，可以使用 limit 限制删除的数量 delete 删除数据时无法重置 auto_increment truncate Truncate...()：统计每组中的数量，count()不统计为NULL的字段，count(*)统计记录数 avg()：求平均值 sum()：求和 max()：求最大值 min()：求最小值 group_concat...已执行完毕 having 在 group by 分组之后，可以使用聚合函数或字段别名 (where从表中取出数据，别名在数据进入内存后才有) 注意： having 在 group by 之后，group...当一个查询是另一个查询的条件时，称之为子查询 子查询和主查询的关系 子查询嵌入到主查询中 子查询辅助主查询，作为条件或数据源 子查询是一条完整的可独立存在的select语句 子查询按功能分类 标量子查询...：结果是一个数据（一行一列） 列子查询：结果是一列（一列多行） 行子查询：结果是一行（一行多列） 表子查询：结果是多行多列（多行多列） exists子查询：返回结果1或0（类似布尔操作） 子查询按位置分类
6.1 group by 6.1.1 group by 的含义：将查询结果按照 1 个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组 6.1.2 group by 可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组 select...* from students; #按性别进行分组 select gender from students group by gender; 根据 gender 字段来分组，gender 字段的全部值有...+ group_concat() 6.2.1 group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用， 6.2.2 表示分组之后，根据分组结果，使用 group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合...gender,group_concat(age) from students group by gender; #分别统计性别为男/女的人年龄平均值 select gender,avg(age)...by + having 6.4.1 having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果 6.4.2 having 作用和 where 一样，但 having 只能用于 group by
按多个列排序 在实际的需求中，我们经常会遇到根据多个列进行排序。比如根据员工的姓名排序，如果姓相同，再根据名字进行排序。 要按多个列进行排序，指定列名即可，列名之间使用逗号隔开。...，如果有相同的价格再根据姓名排序 笔记：只有当prod_price有相同的值，才会根据prod_name进行排序 按列位置进行排序 除了可以使用列名指出排序顺序外，order by还支持使用相对位置进行排序...数据库中一般存在大量的数据，一般我们只需要检索表中少量的行。只检索所需数据需要指定搜索条件，搜索条件也称之为过滤条件。...FROM Products; 上面求解的是所有行各自的平均值，也可以指定某个特定的行来求解： SELECT AVG(prod_price) AS avg_price -- 求平均值 FROM Products...BY 2, 1 表示先根据第二个列分组，再根据第一个列分组 过滤分组 在WHERE子句中指定过滤的是行而不是分组；实际上WHERE种并没有分组的概念。
从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...这些方法根据索引或标签选择行和列。 loc：带标签选择 iloc：用索引选择 先创建20个随机indices。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。 考虑上一步（df_new）中的DataFrame。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
一、汇总数据 工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点： ①确定表中的行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）...②获得表中行组的和 ③找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值和平均值 聚集函数（aggregate function）：运行在行组上，计算和返回单个值的函数（MySQL还支持一些列的标准偏差聚集函数...avg_price from pfoducts; 此select语句返回值avg_price，它包含producs表中所有产品的平均价格，avg_price是一个别名； avg（）也可以用来确定特定列或行的平均值...（）函数进行计数，可利用count（）确定表中行的数目或符合特定条件的行的数目； count（）函数有两种使用方式： ①使用count（*）对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（null）还是非空值...2或2以上的分组； 3、分组和排序 group by和order by的区别： ?
xxx order by xxx limit xxx; select 输出 from 获取数据 where 过滤条件 group by 分组 having 过滤 order by 排序 limit...JOIN… 4.2.2 WHERE 按条件过滤数据 将获取数据根据 where 条件过滤！ AND , OR , != , … 符合条件的数据留下，不符合条件的数据丢弃！...4.2.3 GROUP BY 对数据进行分组 对获取的数据根据分组条件进行分组！ GROUP BY id 按照 id 进行分组！...分组后，如果遇到 select ，那么输出的是每一组数据的第一行数据！ 4.2.4 SELECT 输出需要的字段 输出查询条件完成需要的字段！...4.4 聚集函数 4.5.1 count 计数 4.5.2 sum 求和 4.5.3 max 最大值 4.5.4 min 最小值 4.5.5 avg 平均值 4.5.6 group_concat
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