分组并统计查询（mysql不同字段数据）
分组并统计查询
随着数据量的不断增加，数据分析和数据查询变得越来越复杂。其中，对于大型数据集来说，通常需要对数据进行分组并对每个组进行统计。为此，数据分析师需要掌握一些基本的分组并统计查询方法。
一、使用GROUP BY进行分组
GROUP BY 是一种常用的 SQL 命令，用于将结果按照一个或多个列进行分组。具体语法如下：
SELECT column1, column2, …, aggregate_function(column3)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, …;
其中，列名列1、列2……表示根据哪些列进行分组，聚合函数可以是 COUNT、SUM、AVG 等，condition 表示筛选条件。例如，下面的 SQL 查询语句将按照地区和年份对销售额进行分组并计算平均销售额：
SELECT region, year, AVG(sales)
FROM sales_table
GROUP BY region, year;
二、使用HAVING筛选分组
HAVING 是另一个常用的 SQL 命令，通常与 GROUP BY 一起使用，用于对分组后的数据进行筛选。具体语法如下：
SELECT column1, column2, …, aggregate_function(column3)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, …
HAVING condition;
其中，HAVING 后面的条件用于筛选分组后的数据，而 WHERE 是用于查询前的筛选条件。
例如，在上述销售数据表中，我们想筛选出所有平均销售额大于10000的地区和年份：
SELECT region, year, AVG(sales) as avg_sales
FROM sales_table
GROUP BY region, year
HAVING avg_sales > 10000;
三、使用ROLLUP进行分组小计
ROLLUP 是一种高级分组技术，用于生成合计行和小计行。ROLLUP 会生成从最左侧开始的子总计，最后生成一个总计行。具体语法如下：
SELECT column1, column2, …, aggregate_function(column3)
FROM table_name
GROUP BY column1, column2, … WITH ROLLUP;
例如，我们想知道每个地区和年份的销售总额以及全国的销售总额：
SELECT region, year, SUM(sales) as sales_total
FROM sales_table
GROUP BY region, year WITH ROLLUP;
四、使用CUBE进行多维分组
CUBE 是一种更高级的分组技术，能够生成更全面的数据透视表。与 ROLLUP 不同的是，CUBE 可以按照任意列的组合生成小计和总计行。具体语法如下：
SELECT column1, column2, …, aggregate_function(column3)
FROM table_name
GROUP BY CUBE(column1, column2, …);
例如，我们想知道每个地区和年份的销售总额、每个地区的销售总额、每个年份的销售总额以及全国的销售总额：
SELECT region, year, SUM(sales) as sales_total
FROM sales_table
GROUP BY CUBE(region, year);
以上是分组并统计查询的常见方法。数据分析师应该根据实际情况选择合适的分组方法，以获取准确的分析结果。接下来，我们以 Python pandas 库为例，演示如何进行分组小计和多维分组。
五、使用Python pandas进行分组小计和多维分组
pandas 是一种高效的数据处理库，能够实现 DataFrame 数据结构的创建、清洗、转换和分析。下面的Python代码演示了如何使用 pandas 进行分组并统计查询：
# 导入 pandas 库和数据
import pandas as pd
sales_data = pd.read_csv(“sales_data.csv”)
# 分组并计算平均销售额
sales_data.groupby([“region”, “year”])[“sales”].mean()
# 分组并筛选平均销售额大于10000的地区和年份
sales_data.groupby([“region”, “year”])[“sales”].mean().reset_index().query(“sales > 10000”)
# 使用 ROLLUP 进行小计和总计
sales_data.groupby([“region”, “year”], as_index=False).agg({“sales”: “sum”}).groupby([“region”, “year”], as_index=False, group_keys=True).apply(lambda x: x.append(x.sum(numeric_only=True), ignore_index=True)).reset_index(drop=True)
# 使用 CUBE 进行多维分组
sales_data.groupby([“region”, “year”], as_index=False).agg({“sales”: “sum”}).groupby([“region”, “year”], as_index=False, group_keys=True).apply(lambda x: x.append(x.sum(numeric_only=True), ignore_index=True)).groupby([“region”, “year”], as_index=False, group_keys=True).apply(lambda x: x.append(x.groupby([“region”], as_index=False)[“sales”].sum().assign(year=”All”), ignore_index=True)).groupby([“region”, “year”], as_index=False, group_keys=True).apply(lambda x: x.append(x.groupby([“year”], as_index=False)[“sales”].sum().assign(region=”All”), ignore_index=True)).fillna(“All”)
分组并统计查询是数据分析的重要环节，掌握分组技术可助力数据分析师更好的进行数据处理。
