第6章 分组函数1
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。
excel 随机分组函数
excel 随机分组函数摘要：1.介绍Excel 随机分组函数2.随机分组函数的语法和参数3.随机分组函数的使用方法和示例4.总结随机分组函数的作用和应用场景正文：Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。
在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。
1.介绍Excel 随机分组函数Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。
在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。
2.随机分组函数的语法和参数- RAND() 函数：语法：`=RAND()`参数：无返回值：返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。
- RANDBETWEEN() 函数：语法：`=RANDBETWEEN(bottom, top)`参数：- bottom：必需参数，指定随机数的最小值（包括）。
- top：必需参数，指定随机数的最大值（不包括）。
返回值：返回一个指定范围内的随机整数。
3.随机分组函数的使用方法和示例- 使用RAND() 函数：示例：`=RAND()`，返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。
- 使用RANDBETWEEN() 函数：示例：`=RANDBETWEEN(1, 10)`，返回一个介于1 和10 之间的随机整数。
4.总结随机分组函数的作用和应用场景随机分组函数在Excel 中有着广泛的应用，尤其是在需要实现随机分组的情况下。
例如，在进行抽奖活动时，可以使用随机分组函数来实现随机抽奖；在进行问卷调查时，可以使用随机分组函数来实现随机抽样。
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。
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
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。
第6章 分组函数
2175
30 1566.6667
V1.0
用GROUP BY子句创建数据组
SELECT FROM [WHERE [GROUP BY [ORDER BY
column, group_function(column) table condition] group_by_expression] column];
V1.0
本章内容
V1.0
为什么使用分组函数
• 请思考如下问题？
– 查询所有员工的每个月工资总和，平均工资？ – 查询工资最高和最低的工资是多少？ – 查询公司的总人数？ – 查询有奖金的总人数？ – ………..
V1.0
为什么使用分组函数
• 分组函数是对数据行的集合进行操作并按组给出一个结 果，这个结果可直接输出，或者用来做判断条件。
4 GROUP BY deptno;
WHERE AVG(sal) > 2000 *
ERROR at line 3: ORA-00934: group function is not allowed here
V1.0
用 HAVING Clause子句排除组结果
• 使用 HAVING 子句限制组
– 记录已经分组. – 使用过组函数. – 与 HAVING 子句匹配的结果才输出
550
V1.0
分组函数
• 在分组函数中使用NVL函数
– NVL 函数可以使分组函数强制包含含有空值的记录
SQL> SELECT AVG(NVL(comm,0)) 2 FROM emp;
AVG(NVL(COMM,0)) ----------------
157.14286
V1.0
练习1
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。
分组函数groupby
分组函数groupby在使用groupby函数之前，我们首先需要了解一些必要的概念。
SQL中的分组可以理解为将具有相同特征的记录归在一起，以形成一个组。
在数据库表中，我们可以根据其中一列的值将数据分为多个不同的组，然后对每个组进行进一步的操作。
使用groupby函数的一般语法如下：SELECT列1,列2,...列n,聚合函数FROM表名GROUPBY列1,列2,...列n;在这个语法中，列1,列2,...列n是根据哪些列来进行分组的字段，聚合函数是对每个组进行计算或筛选的函数，表名是我们要操作的数据表。
groupby函数常用的聚合函数有以下几种：-COUNT：统计每个组中的记录数。
-SUM：计算每个组中一些列的和。
-AVG：计算每个组中一些列的平均值。
-MIN：取每个组中一些列的最小值。
-MAX：取每个组中一些列的最大值。
下面我们通过一个示例来解释groupby函数的用法。
假设有一个sales表，保存了销售数据的相关信息，包括销售员的编号、客户的编号、销售额和销售日期等字段。
现在我们需要统计每个销售员的销售总额和平均销售额。
首先，我们可以使用以下SQL语句进行分组计算：SELECT SalesmanID, SUM(SalesAmount) AS TotalSales,AVG(SalesAmount) AS AvgSalesFROM salesGROUP BY SalesmanID;在这个例子中，我们根据SalesmanID字段将数据分组。
然后使用SUM和AVG函数分别计算每个组中的销售总额和平均销售额。
最后，将结果显示为SalesmanID、TotalSales和AvgSales三个列。
当我们执行这个SQL语句时，将会得到一个包含每个销售员的销售总额和平均销售额的结果集。
groupby函数除了用于计算聚合值外，还可以用于筛选数据。
我们可以在groupby函数的后面添加having子句来进行筛选。
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3 Sept. 2008
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第六章分组函数
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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：–
MIN –
MAX –
SUM –
AVG –COUNT
3 Sept. 2008
Confidential
•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。
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
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.查询员工工作编号中不是以“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。