第6章 分组函数

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如何在MySQL中使用分组函数进行数据统计

如何在MySQL中使用分组函数进行数据统计

如何在MySQL中使用分组函数进行数据统计MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它提供了丰富的功能和强大的查询能力,让用户能够方便地进行数据统计和分析。

其中,分组函数是一种非常实用的工具,可以帮助用户进行各种数据汇总和统计操作。

本文将探讨如何在MySQL中使用分组函数进行数据统计。

一、什么是分组函数在开始讨论如何使用分组函数之前,我们首先需要了解什么是分组函数。

简单来说,分组函数是用于对一组数据进行统计和聚合的函数。

它将数据按照指定的字段进行分组,并对每个分组进行计算得到结果。

常见的分组函数包括SUM(求和)、AVG(求平均值)、COUNT(计数)、MAX(求最大值)、MIN(求最小值)等。

这些函数可以通过SQL语句的特定语法构造,从而对数据进行统计。

二、如何使用分组函数在MySQL中,要使用分组函数进行数据统计,需要用到SELECT语句和GROUP BY子句。

SELECT语句用于从表中获取数据,而GROUP BY子句则用于指定按照哪个字段进行分组。

例如,有一个名为"orders"的表,包含了订单的信息,其中包括订单号(order_id)、客户姓名(customer_name)和订单金额(amount)等字段。

现在我们想要统计每个客户的订单总金额和订单数量,就可以使用分组函数进行如下操作:```sqlSELECT customer_name, SUM(amount), COUNT(order_id)FROM ordersGROUP BY customer_name;```上述SQL语句中,我们使用了SUM函数和COUNT函数分别对订单金额和订单号进行统计。

同时,还通过GROUP BY子句指定按照客户姓名分组,这样就可以按照客户维度进行数据统计了。

执行以上SQL语句,MySQL将根据订单表中不同的客户姓名进行分组,并计算每个分组中的订单总金额和订单数量。

三、分组函数的高级应用除了基本的数据统计之外,分组函数还可以应用于更加复杂的数据分析场景。

oracle分组函数

oracle分组函数

☐分组函数对表中的多行进行操作,而每组返回一个计算结果。

常用的分组函数包括✓AVG,其语法格式为AVG( [ DISTINCT|ALL ] expr ),计算某列中某种分组后,每组的平均值,计算时会忽略空值(null),用于计算数字类型。

✓SUM,其语法格式为SUM( [ DISTINCT|ALL ] expr),计算某列中某种分组后,每组的和,用于计算数字类型。

✓MAX:计算最大值✓MIN:计算最小值✓COUNT :行计数☐AVG和SUM函数☐使用AVG函数和SUM函数。

✓SQL> SELECT AVG(sal) “平均工资",SUM(sal) "总工资"FROM emp;☐MAX和MIN函数✓MAX和MIN函数即可以操作数字型数据也可以操作字符型和日期型数据。

✓示例1SQL> SELECT MAX(SAL) "Highest salary", MIN(SAL) "Lowest salary"FROM emp;✓计算最早雇佣员工的日期和最晚雇佣员工的日期。

SQL> SELECT MAX(HIREDATE) "Last day", MIN(HIREDATE) "First day"FROM EMP;☐COUNT函数该函数返回经计算得到的返回的行数,包括空行和重复的行。

✓使用COUNT()函数。

SQL> SELECT count(*) "表中的行数"FROM emp;✓使用包含DISTINCT的COUNT函数。

SQL> SELECT count(distinct job)FROM emp;☐GROUP BY 子句使用AVG和SUM函数查询了表emp中的员工平均工资和总工资数,但是如果要查询每个工作职位的员工平均工资和总工资之和又该如何计算呢。

分组函数python

分组函数python

分组函数python分组函数是在数据分析和数据处理中经常使用的一种工具,它可以帮助我们对数据进行分组,并对每个组进行相应的计算或统计操作。

在Python中,有多种方式可以实现分组函数的功能,如使用pandas库中的groupby方法、使用collections库中的defaultdict 类等。

一、使用pandas库的groupby方法进行分组在数据分析中,pandas库是一个非常常用的工具,它提供了一系列的数据结构和函数,方便我们对数据进行处理和分析。

其中,groupby方法可以帮助我们实现数据的分组操作。

我们需要导入pandas库,并读取数据集。

假设我们有一个销售数据集,其中包含了产品名称、销售数量和销售额等信息。

我们想要按照产品名称对数据进行分组,并计算每个产品的总销售数量和总销售额。

```import pandas as pd# 读取数据集data = pd.read_csv('sales.csv')# 按照产品名称进行分组,并计算总销售数量和总销售额grouped = data.groupby('产品名称').agg({'销售数量': 'sum', '销售额':'sum'})# 打印结果print(grouped)```通过以上代码,我们可以得到按照产品名称分组后的结果,其中包含了每个产品的总销售数量和总销售额。

二、使用collections库的defaultdict类进行分组除了使用pandas库的groupby方法,我们还可以使用collections 库中的defaultdict类来实现分组函数的功能。

defaultdict类是一个字典的子类,它可以在初始化时指定一个默认值,当访问字典中不存在的键时,会返回默认值而不是抛出KeyError异常。

假设我们有一个学生成绩的数据集,其中包含了学生的姓名和成绩等信息。

ORACLE课件 第1章 Oracle数据库基础

ORACLE课件 第1章 Oracle数据库基础

Oracle SQL开发基础1234本章要点•数据管理的进展•数据库、数据模型的基本概念及发展历史•数据库管理系统,数据库系统介绍•O r a c l e 数据库及体系结构介绍•Or a c l e 数据库常用概念,对象,安全机制•安装Or a c l e 软件和创建数据库•常用工具S Q L *P l u s 及企业管理器•D B C A 数据库配置助手•NE T C A /N E T M G R 网络配置工具•数据库实例的启动和停止•Or a c l e 的网络连接基本管理5数据管理的进展•数据:–是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

•数据处理:–是指对各种形式的数据进行收集、储存、加工和传播的一系列活动的综合。

其目的是从大量的、原始的数据中抽取、推导出对人们有价值的信息。

•数据处理的3个阶段:–人工管理阶段–文件系统阶段–数据库系统阶段数据库67数据模型•数据模型:是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的一种形式架构。

•数据模型的几个层次:–1、概念数据模型:–2、逻辑数据模型:–3、物理数据模型:8•概念数据模型:–简称概念模型,是面向用户的实现世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS 的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的数据管理系统(Database Management System ,简称DBMS )无关。

概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS 中实现。

–是现实世界到信息世界的第一层抽象,是用户和数据库设计人员之间进行交流的语言。

•在概念数据模型中最常用的是E-R 模型、扩充的E-R 模型、面向对象模型及谓词模型。

9•逻辑数据模型:–简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS 所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。

python 的分组函数

python 的分组函数

python 的分组函数Python的分组函数是指在Python编程语言中,用于将数据集合按照特定的规则进行分组的函数。

分组函数在数据处理和分析中起着非常重要的作用,可以帮助我们更加高效地处理和分析大量的数据。

一、groupby函数groupby函数是Python中最常用的分组函数之一,它可以根据指定的键对数据进行分组。

在使用groupby函数之前,首先需要导入itertools模块。

1. 函数原型:itertools.groupby(iterable, key=None)2. 参数解释:iterable:可迭代对象,表示要进行分组的数据集合。

key:可选参数,表示用于分组的键,可以是一个函数或者是一个属性名。

3. 返回值:返回一个迭代器,每个元素都是一个包含分组键和分组对象的元组。

4. 示例代码:```import itertoolsdata = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]groups = itertools.groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```以上代码将输出:```1 [1, 1]2 [2, 2]3 [3, 3]4 [4]5 [5, 5]```二、pandas的groupby函数pandas是Python中用于数据分析的重要库,它提供了更高级的分组函数,可以方便地对数据进行分组和聚合操作。

1. 函数原型:DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)2. 参数解释:by:用于分组的列名、函数或者多列名的列表。

axis:指定按照哪个轴进行分组,默认为0表示按照行进行分组。

level:指定分组的层级。

6:分组与组函数

6:分组与组函数

第一节求和与求平均一、什么是组函数组函数就是我们前面我说过的多行函数。

它主要针对表进行操作。

因为只有表中,才有多行数据。

下面我们以SUM和A VG这两个组函数为例,先从它们开始,介绍组函数的特性。

二、SUM 求和函数在我们的第一节内容中,我简单已经过SUM的使用。

下面我们再详细介绍一下SUM函数的使用。

我们任以上一节内容中所建立的表为例。

在YDSP(已定商品)表中,记录有所有已销售商品的信息,我显示一下:sid=38 pid=17> select spbh,jg from ydsp;SPBH JG------------- ----------101 14500101 14500101 14500202 9800102 6000201 9800已选择6行。

我显示了SPBH(商品编号)和每样商品的价格(JG),我现在想统计一下所有已销售商品的总额。

也就是对JG列求一下合了。

命令如下:sid=38 pid=17> select sum(jg) from ydsp;SUM(JG)-------------------69100结果是69100,它计算的这个结果,到底是不是JG列所有行数据的行呢?我们如下操作来验证一下:sid=38 pid=17> select 14500+14500+14500+9800+6000+9800 from dual;14500+14500+14500+9800+6000+9800-------------------------------------------------69100我手动的把JG列中的六行数据加到了一起,结果的确是69100。

ORACLE在执行SUM()函数时,会从JG 列取出每一行,把结果累加到一起。

我们在讲单行函数和多行函数时就说过,对于单行函数,将列中每一行数据看作一个个体,单行函数分别对每个个体进行计算。

而多行函数则把列中所有行数据看作一个整体,多行函数对这个整体中的所有元素,统一的做求和、求平均、统计最大或最小值等运算,无论此整体中包含多少行,最终返回的结果只有一个。

分组函数python

分组函数python

分组函数python分组函数是编程中常用的一种函数,它可以将数据按照特定的条件进行分类和分组。

在Python中,我们可以使用内置的函数或者第三方库来实现分组函数的功能。

本文将介绍Python中常用的分组函数及其用法,帮助读者更好地理解和运用这些函数。

一、groupby函数groupby函数是Python内置的一个分组函数,它可以根据指定的键对数据进行分组。

具体用法如下:groupby(iterable[, key])其中,iterable表示要进行分组的数据集,可以是列表、元组、字符串等可迭代对象;key是一个函数,它接受一个参数并返回一个用于分组的键。

如果不指定key,默认使用元素本身作为键。

groupby函数返回一个迭代器,它包含了分组后的数据。

我们可以通过遍历迭代器来获取分组后的数据。

示例代码如下:```from itertools import groupbydata = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]groups = groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```运行结果如下:```1 [1]2 [2, 2]3 [3, 3, 3]4 [4, 4, 4, 4]```在这个例子中,我们将列表data进行了分组,按照相同的元素进行了分类。

可以看到,输出结果中每个元素都和它所属的分组一起打印出来了。

二、pandas库中的分组函数除了内置的groupby函数,我们还可以使用第三方库pandas中的分组函数来进行更复杂的分组操作。

pandas是一个强大的数据处理和分析库,它提供了丰富的函数和方法来处理数据。

下面我们来介绍pandas中常用的分组函数:groupby、agg、transform和apply。

1. groupby函数pandas中的groupby函数与内置的groupby函数类似,但它提供了更多的功能和选项。

详解Python中的分组函数groupby和itertools)

详解Python中的分组函数groupby和itertools)

详解Python中的分组函数groupby和itertools)具体代码如下所⽰:from operator import itemgetter #itemgetter⽤来去dict中的key,省去了使⽤lambda函数from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数,⽐如将多个list联合起来。

d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'}d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'}d3={'name':'lisi','age':22,'country':'JP'}d4={'name':'zhaoliu','age':22,'country':'USA'}d5={'name':'pengqi','age':22,'country':'USA'}d6={'name':'lijiu','age':22,'country':'China'}lst=[d1,d2,d3,d4,d5,d6]#通过country进⾏分组:lst.sort(key=itemgetter('country')) #需要先排序,然后才能groupby。

lst排序后⾃⾝被改变lstg = groupby(lst,itemgetter('country'))#lstg = groupby(lst,key=lambda x:x['country']) 等同于使⽤itemgetter()for key,group in lstg:for g in group: #group是⼀个迭代器,包含了所有的分组列表print key,g返回:China {'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}China {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}JP {'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}USA {'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}USA {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}print [key for key,group in lstg] #返回:['China', 'JP', 'USA']print [(key,list(group)) for key,group in lstg]#返回的list中包含着三个元组:[('China', [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}]), ('JP', [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}]), ('USA', [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'a print dict([(key,list(group)) for key,group in lstg])#返回的是⼀个字典:{'JP': [{'country': 'JP', 'age': 22, 'name': 'lisi'}], 'China': [{'country': 'China', 'age': 20, 'name': 'zhangsan'}, {'country': 'China', 'age': 22, 'name': 'lijiu'}], 'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age' print dict([(key,len(list(group))) for key,group in lstg])#返回每个分组的个数:{'JP': 1, 'China': 2, 'USA': 3}#返回包含有2个以上元素的分组print [key for key,group in groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),itemgetter('country')) if len(list(group))>=2]#返回:['China', 'USA']lstg = groupby(sorted(lst,key=itemgetter('country')),key=itemgetter('country'))lstgall=[(key,list(group)) for key,group in lstg ]print dict(filter(lambda x:len(x[1])>2,lstgall))#过滤出分组后的元素个数⼤于2个的分组,返回:{'USA': [{'country': 'USA', 'age': 19, 'name': 'wangwu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'zhaoliu'}, {'country': 'USA', 'age': 22, 'name': 'pengqi'}]}⾃定义分组:from itertools import groupbylst=[2,8,11,25,43,6,9,29,51,66]def gb(num):if num <= 10:return 'less'elif num >=30:return 'great'else:return 'middle'print [(k,list(g))for k,g in groupby(sorted(lst),key=gb)]返回:[('less', [2, 6, 8, 9]), ('middle', [11, 25, 29]), ('great', [43, 51, 66])]总结以上所述是⼩编给⼤家介绍的Python中的分组函数groupby和itertools),希望对⼤家有所帮助,如果⼤家有任何疑问请给我留⾔,⼩编会及时回复⼤家的。

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3 Sept. 2008 Confidential
GROUP BY子句注意问题
在GROUP BY子句使用中,有两点需要注意: – GROUP BY子句后的列可以不在SELECT语句中出现。 – SELECT子句中出现的非分组函数列必须在GROUP BY子句 中出现。 • 例6-12 公司每个职位的平价工资,职位列不显示,同时结果按 照平均工资排序。
SELECT department_id, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id ;

例6-11 相同职位且经理相同的员工平均工资。
SELECT job_id,manager_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY job_id,manager_id ORDER BY job_id;
第六章 分组函数
东软IT人才实训中心
3 Sept. Copyright 20082008 By Neusoft Group. All rights reserved © Neusoft Confidential
目标:
本章旨在向学员介绍分组函数的应用 ,通过本课的学习,学员应该掌握如 下知识: 1) 分组函数的基本概念 2)分组函数的使用方法

列名, 组函数(列名) 表名 条件] 分组列] 列名];
组函数忽略空值,可以使用NVL,NVL2,COALESCE 函数处 理空值 • 结果集隐式按升序排列,如果需要改变排序方式可以使用 Order by 子句
3 Sept. 2008 Confidential
GROUP BY子句示例

例6-10 每个部门的总工资。
SELECT job_id, MAX(salary) FROM employees WHERE MAX(salary)>=9000 GROUP BY job_id;

原因是Oracle查询语句的执行顺序是: – FROM WHERE GROUP BY SELECT ORDER BY
3 Sept. 2008 Confidential
练习
1.查询部门平均工资在8000元以上的部门名称及平均工资。 2.查询工作编号中不是以“SA_”开头并且平均工资在8000元以 上的工作编号及平均工资,并按平均工资 降序排序。 • 3.查询部门人数在4人以上的部门的部门名称及最低工 资和最高工资。 • 4.查询工作不为SA_REP,工资的和大于等于25000的工作编号 和每种工作工资的和。 • 5.显示经理号码,这个经理所管理员工的最低工资,不包括经 理号为空的,不包括最低工资小于3000的,按最低工资由高到 低排序。
HAVING子句

语法结构如下:
SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [HAVING [ORDER BY
列名, 组函数 表名 条件] 分组列] 组函数表达式] 列名];
3 Sept. 2008 Confidential
HAVING子句

例6-16 组函数筛选示例。
SELECT FROM GROUP BY HAVING
SELECT FROM SUM(salary), AVG(salary) employees;
• •
3 Sept. 2008 Confidential
COUNT函数

COUNT函数的主要功能是返回每组记录的条数。 – COUNT({*|[DISTINCT|ALL]表达式})

例6-5 公司IT_PROG职位的员工人数的示例。
SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE job_id='IT_PROG';

例6-6 公司有部门员工人数的示例。
SELECT COUNT(department_id) FROM employees;
3 Sept. 2008 Confidential
组函数中DISTINCT
3 Sept. 2008 Confidential
组函数的嵌套
• •
组函数可以实现嵌套操作,嵌套级数是2级。 例6-18 组函数嵌套演示。
SELECT MAX(COUNT(employee_id)) FROM employees GROUP BY department_id;
3 Sept. 2008 Confidential
本章小结
• • • • • • • • •
MIN函数和MAX函数 SUM函数和AVG函数 COUNT函数 组函数中DISTINCT消除重复行 组函数中空值处理 通过GROUP BY子句进行分组汇总 GROUP BY子句使用需要注意的两个问题 HAVING子句的使用 组函数的嵌套
3 Sept. 2008 Confidential

例6-3 员工最低工资及最高工资的示例 。
SELECT MIN(salary), MAX(salary) FROM employees;
3 Sept. 2008 Confidential
SUM函数和AVG函数

SUM和AVG函数分别返回总和及平均值。 – SUM([DISTINCT|ALL]n) – AVG([DISTINCT|ALL]n) SUM和AVG函数都是只能够对数字类型的列或表达式操作。 例6-4 公司员工总工资及平均工资的示例。
job_id, MAX(salary) employees job_id MAX(salary)>=9000;
3 Sept. 2008 Confidential
HAVING子句

总结SELECT语句执行过程: – 通过FROM子句中找到需要查询的表; – 通过WHERE子句进行非分组函数筛选判断; – 通过GROUP BY子句完成分组操作; – 通过HAVING子句完成组函数筛选判断; – 通过SELECT子句选择显示的列或表达式及组函数; – 通过ORDER BY子句进行排序操作。

例6-14 分组汇总正确示例
SELECT department_id, job_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id,job_id;
3 Sept. 2008 Confidential
HAVING子句

例6-15 组函数筛选示例。
SELECT FROM AVG(commission_pct) employees;

例6-9 员ห้องสมุดไป่ตู้平均奖金的示例——空值转化。
SELECT FROM AVG(NVL(commission_pct,0)) employees;
3 Sept. 2008 Confidential
GROUP BY子句
SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [ORDER BY
• •
DISTINCT会消除重复记录后再使用组函数 例6-7 公司有员工部门数的示例。
SELECT COUNT(DISTINCT department_id) FROM employees;
3 Sept. 2008 Confidential
组函数中空值处理
• •
所有组函数对空值都是忽略的。
例6-8 员工平均奖金的示例——忽略空值。
学时:3学时 教学方法:讲授ppt +上机练习+点评
3 Sept. 2008 Confidential
本章要点
• • • •
分组函数基本概念 SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT函数使用 GROUP BY子句 HAVING子句
3 Sept. 2008 Confidential
分组函数概念
分组函数是对表中一组记录进行操作,每组只返回一个结果。 即首先要对表记录进行分组,然后再进行操作汇总,每组返回 一个结果。分组时可能是整个表分为一组,也可能根据条件分 成多组。 • 分组函数常用到以下的五个函数:
• •
3 Sept. 2008 Confidential

SELECT AVG(salary) FROM employees GROUP BY job_id ORDER BY AVG(salary);
3 Sept. 2008 Confidential
GROUP BY子句注意问题示例

例6-13 分组汇总错误示例
SELECT department_id, job_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department_id;
SELECT MIN(salary), MAX(salary) FROM employees;

3 Sept. 2008 Confidential
MIN函数和MAX函数示例

例6-2 员工姓最开始及最后的示例。
SELECT MIN(last_name), MAX(last_name) FROM employees;

– – – – –
MIN MAX SUM AVG COUNT
3 Sept. 2008 Confidential
MIN函数和MAX函数

MIN和MAX函数主要是返回每组的最小值和最大值。 – MIN([DISTINCT|ALL]表达式) – MAX([DISTINCT|ALL]表达式) 例6-1 员工最低工资及最高工资的示例。
3 Sept. 2008 Confidential
HAVING子句

例6-17 组函数演示。
SELECT department_id, MAX(salary) FROM employees WHERE department_id BETWEEN 30 AND 90 GROUP BY department_id HAVING MAX(salary)>=9000 ORDER BY MAX(salary);
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