如何使用mysql完成excel中的数据生成
Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过mysql与excel的功能对比介绍如何使用mysql完成excel中的数据生成,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作。本篇文章我们介绍第5,6,7部分内容,数据提取,数据筛选以及数据汇总及透视。 第五部分是数据提取,也是数据分析中最常见的一个工作。下面介绍每一种函数的使用方法。 按列提取数据
按行提取数据 #按行提取 SELECT * FROM data1 WHERE city='beijing'; 按位置提取数据 #按位置提取 SELECT * FROM data1 LIMIT 2,5; 按条件提取数据 #按条件提取并计算 SELECT AVG(price) FROM data1 WHERE city='beijing' AND age<25; 6,数据筛选 第六部分为数据筛选,使用与,或,非三个条件配合大于,小于和等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。与excel中的筛选功能和countifs和sumifs功能相似。 按条件筛选(与,或,非) Excel数据目录下提供了“筛选”功能,用于对数据表按不同的条件进行筛选。mysql中使用WHERE完成筛选操作,配合sum和count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。 #数据筛选AND SELECT * FROM data1 WHERE city='shanghai' AND age>30; #数据筛选IN SELECT * FROM data1 WHERE city IN ('shanghai','beijing'); #数据筛选OR SELECT * FROM data1 WHERE city='shanghai' OR age>30; #数据筛选(不等于) SELECT * FROM data1 WHERE city !='beijing'; #数据筛选like(模糊筛选) SELECT * FROM data1 WHERE city LIKE 'bei%'; #筛选后计数 countif SELECT COUNT(id) AS id_count FROM data1 WHERE city='shanghai'AND age>30; #筛选后求和 sumtif SELECT SUM(price) AS price FROM data1 WHERE city='beijing' AND age<30; #筛选后求均值 averageif SELECT AVG(price) AS avg_price FROM data1 WHERE city !='beijing'; 7,数据分类汇总及透视 第七部分是对数据进行分类汇总,Excel中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总,mysql中使用的主要函数是GROUP BY和CASE WHEN。下面分别介绍这两个函数的使用方法。 分类汇总 Excel的数据目录下提供了“分类汇总”功能,可以按指定的字段和汇总方式对数据表进行汇总。mysql中通过GROUP BY完成相应的操作,并可以支持多级分类汇总。 GROUP BY是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,GROUP BY按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式,常见的是计数和求和两种。 #单列分类汇总 SELECT city,COUNT(id) AS id_count FROM data1 GROUP BY city ORDER BY id_count; #多列分类汇总 SELECT city,colour,ROUND(SUM(price),2) AS id_count FROM data1 GROUP BY city,colour; 数据透视 Excel中的插入目录下提供“数据透视表”功能对数据表按特定维度进行汇总。mysql中没有直接提供数据透视表功能。但通过CASE WHEN函数实现同样的效果。 数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式,并且功能上比GROUP BY要强大一些。下面的代码中设定city为行字段,colour为列字段,price为值字段,计算price金额。 #查看原始数据表 SELECT * FROM data1; #使用CASE WHEN进行数据透视 CREATE VIEW data_Items AS ( SELECT data1.city,CASE WHEN colour = "A" THEN price END AS A,CASE WHEN colour = "B" THEN price END AS B,CASE WHEN colour = "C" THEN price END AS C,CASE WHEN colour = "F" THEN price END AS F FROM data1 ); #查看结果 SELECT * FROM data_Items; #对字段进行求和汇总 CREATE VIEW data1_Extended_Pivot AS ( SELECT city,SUM(A) AS A,SUM(B) AS B,SUM(C) AS C,SUM(F) AS F FROM data_Items GROUP BY city ); #查看结果 SELECT * FROM data1_Extended_Pivot; #对空值进行处理 CREATE VIEW data1_Extended_Pivot_Pretty AS ( SELECT city,COALESCE(A,0) AS A,COALESCE(B,0) AS B,COALESCE(C,0) AS C,COALESCE(F,0) AS F FROM data1_Extended_Pivot ); #查看数据透视结果 SELECT * FROM data1_Extended_Pivot_Pretty; (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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