SQL学习笔记四 聚合函数、排序方法,在数据调用中非常实用。
聚合函数 count,max,min,avg,sum...select count (*) from T_Employee
select Max(FSalary) from T_Employee
排序 ASC升序 DESC降序
select * from T_Employee order by Fage
先按年龄降序排列。如果年龄相同,则按薪水升序排列
select * from T_Employee order by FAge DESC,FSalary ASC
order by 要放在 where 子句之后
通配符过滤
通配符过滤用like
单字符通配符‘_'
多字符通配符‘%'
select * from T_Employee where FName like '_erry'
NULL 是不知道的意思,而不是没有
用SQL语句查询NULL的数据不能用=或 而用is NULL或者is not NULL
select * from T_Employee where FName is NULL
in(23,25)同时匹配两个值。相当于 23 or 25
between 20 and 30 匹配介于20到30之间的数
group by分组
select FAge, count(*) from T_Employee
Group by Fage
先把相同的Fage分一组,再统计每一组的个数
group by子句要放在where子句之后。如果想取某个年龄段人数大于1的,不能用where count(*) > 1 ,因为聚合函数不能放在where子句之后。要用having子句
Having是对分组后的列进行过滤,能用的列和select中的一样。如下例中则不能用having Fsalary>2000 只能用where Fsalary>2000
select FAge, count(*) from T_Employee
Group by FAge
having count(*) > 1;
限制结果集的范围
select Top 3 * from T_Employee
order by FSalary DESC
从第六名开始选3个.2005后可以用Row_Number函数
select Top 3 * from T_Employee
where FNumber not in(select TOP 5 FNumber from T_Employee order by FSalary DESC)
order by FSalary DESC

聚合函数的优点:1、性能优化;2、数据整合;3、数据分析;4、灵活性。聚合函数的缺点:1、数据失真;2、性能开销;3、可解释性;4、维护成本。聚合函数在数据库查询中发挥着重要的作用,它们提供了对数据的宏观视图,帮助用户快速获取数据集的整体信息。

MySQL 聚合函数用于对数据组进行计算并返回单个值。常见的函数包括:SUM():求和COUNT():非空值计数AVG():平均值MIN():最小值MAX():最大值STDEV():标准差VARIANCE():方差GROUP_CONCAT():连接字符串CORR():相关系数REGEXP_REPLACE():正则表达式替换

广播与通用函数广播是NumPy的核心概念,它允许将标量或数组与具有不同形状的其他数组执行逐元素操作。通用函数(ufunc)是预定义的函数,应用于数组的每个元素。通过结合广播和ufunc,可以实现高效且简洁的数据操作。通用函数范例:矢量化乘法:np.multiply(A,B)元素比较:np.greater(A,B)数学运算:np.sin(x)高级索引与切片高级索引和切片提供了超出标准索引的灵活数据访问方式。布尔索引选择满足特定条件的元素,而花式索引和高级切片允许使用数组或列表索引多个轴上的元素。高

MySQL 中的分组函数用于将数据集按分组计算聚合值。常用的函数有:SUM:计算指定列中值的总和COUNT:计算指定列中非 NULL 值的数量AVG:计算指定列中值的平均值MIN:计算指定列中的最小值MAX:计算指定列中的最大值

GROUP BY 语句用于按指定列对数据集进行分组,并将同组数据聚合。语法:SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名GROUP BY 分组列名;它可以与聚合函数结合使用,例如 SUM、COUNT、AVG,对组内数据进行汇总。优点包括简化数据分析、识别模式趋势,以及提高查询性能。

下载 MySQL 并对其进行安装后,需要执行以下步骤以使用 MySQL:登录 MySQL。创建数据库。创建表。插入数据。查询数据。更新数据(如果需要)。删除数据(如果需要)。

pandas是python中强大的数据处理库,专门用于处理结构化数据(如表格)。它提供了丰富的功能,使数据探索、清洗、转换和建模变得简单。对于数据分析和科学领域的初学者来说,掌握Pandas至关重要。数据结构Pandas使用两种主要数据结构:Series:一维数组,类似于NumPy数组,但包含标签(索引)。DataFrame:二维表,包含具有标签的列和小数。数据导入和导出导入数据:使用read_csv()、read_excel()等函数从CSV、Excel和其他文件导入数据。导出数据:使用to_

通过 SQL*Plus 或其他客户端连接数据库后,使用 SELECT 语句进行查询,其中包括:检索列、要查询的表,以及可选的 WHERE 子句进行过滤。执行查询后,结果将以表格形式显示。


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