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  • SQL --- 对数据进行分类汇总
    千次阅读
    2021-03-13 21:25:10
    • GROUP BY
      例如:对商品销售数据进行分类汇总:
    SELECT 商品名 ,
    COUNT(销售量)
    FROM 表名 
    GROUP BY 商品名;
    

    注意:SELECT 和 GROUP BY 后面的列名是相同的。
    这个语句的执行顺序为:FROM->WHERE->GROUP BY->SELECT

    • 对分类汇总结果进行重命名并排序
      SELECT 列名 ,COUNT(列名) AS 自定义列名 FROM 表名 GROUP BY 列名 ORDER BY 自定义名称;
      例:对销售数据进行分类汇总并重命名排序
     SELECT 商品名 ,
     COUNT(销量)AS '各商品销售情况'  
     FROM 表名 
     GROUP BY 商品名 
     ORDER BY  '各商品销售情况' ;
    
    • 结合多个函数进行分类汇总
      例:某公司最高薪酬为30K-20K,最低薪酬为5K-10K,对最提取最高薪酬的30,提取最低薪酬的5和,分别求平均值,并分别命名为平均最高薪酬,平均最低薪酬,对平均值不保留小数位,最终结果需要显示出公司名、平均最高薪酬、平均最低薪酬,并按公司名进行分类汇总,按最高平均薪酬排序
    SELECT 公司名称 ,
    ROUND(AVG(REPLACE(SUBSTR(最高薪酬,1,3),'K',' ')),0) AS '平均最高薪酬' ),
    ROUND(AVG(REPLACE(SUBSTR(最低薪酬,1,3),'K','')),0) AS '平均最低薪酬'  
    FROM 表名 
    GROUP BY 列名 
    ORDER BY '平均最高薪酬'
    
    
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  • 分类汇总前必须进行什么操作

    千次阅读 2021-07-19 00:09:02
    分类汇总前必须先按分类字段进行“排序”操作,以确保分类依据的类别处于连续的位置,之间不出现间隔。排序方法:选中所有数据,点击“数据”-“排序”;然后设置“主要关键字”、“排序依据”、“次序”;最后...

    分类汇总前,必须先按分类字段进行“排序”操作,以确保分类依据的类别处于连续的位置,之间不出现间隔。排序方法:选中所有数据,点击“数据”-“排序”;然后设置“主要关键字”、“排序依据”、“次序”;最后点击“确定”即可。

    6f2f495fce561bd46fe634be3db4b6f3.png

    本文操作环境:windows7系统、Microsoft Office Excel2016版本、Dell G3电脑。

    Excel中如果想对某类数据进行汇总,除了使用数据透视表之外,还可以使用分类汇总功能。

    对Excel工作表的数据进行分类汇总前,必须先按分类字段进行“排序”操作,这样可以确保分类依据的类别处于连续的位置,之间不出现间隔。

    示例:

    1、排序

    选中所有数据,点击“数据”——“排序”——主要关键字设为“姓名”——排序依据设为“单元格值”——次序设为“升序”——“确定”。这里的关键字跟你要汇总的方法是相关的,你想怎么分类就选哪个关键字,这里想汇总每个人的销量,因此选择“姓名”为排序关键字。至于次序为“升序”或“降序”都可以的。

    9d721d8ebc4cde8e2cf05bfec7663aef.png

    2、分类汇总

    选中排好序的数据,点击“数据”——“分类汇总”。在这个界面上有多个设置项,分类字段表示你要为哪个字段进行汇总,这里应该选择步骤1排序的关键字;汇总方式有求和、计数、平均值、最大值、最小值和乘积这几种统计方式;汇总规则有表格中的几列标题,选择哪一个就表示要为哪一个进行统计。本例中分类字段设为“姓名”,汇总方式设为“求和”,汇总规则设为“销量”,并勾选“汇总结果显示在数据下方”。

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    3、这样分类汇总就制作好啦。每个姓名下都有一行汇总了这个人的销量总和,界面左侧多了一些分级标志,点击其中的数字可以收缩或展开数据,例如点击数字“2”,就会收缩所有原始数据,只显示汇总结果;点击数字“1”就只会显示“总计”结果。

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    想要查阅更多相关文章,请访问PHP中文网!!

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  • 用SPSS对数据进行分类汇总

    千次阅读 2021-05-11 17:21:21
    在日常办公和学习研究中,经常需要对数据进行分类汇总。比如在统计公司员工的工资和年龄的时候,要求根据员工的性别求出员工的平均工资和平均年龄。就会用到分类汇总的功能,本文我会用IBM SPSS Statistics进行数据...

    在日常办公和学习研究中,经常需要对数据进行分类汇总。比如在统计公司员工的工资和年龄的时候,要求根据员工的性别求出员工的平均工资和平均年龄。就会用到分类汇总的功能,本文我会用IBM SPSS Statistics进行数据的分类汇总的演示。

    1、数据展示

    如图所示,是一个公司的员工信息数据集。我将在此基础上,展示如何用IBM SPSS Statistics中的分类汇总功能求男女员工的平均工资和平均年龄。

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    图1:数据界面

    2、菜单位置

    第一步点击菜单栏的“数据”按钮,第二步点击下级菜单的“汇总”选项。

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    图2:菜单位置

    3、选择分界变量和变量摘要

    数据分类汇总的定义是:按指定的分类变量对观测值进行分组,对每组记录的各变量求指定的描述统计量。根据定义我们不难发现,选择分界变量就是分类的过程,选择变量摘要就是汇总的过程。

    如图所示,我们先选中性别将性别加入到分界变量中,这一步的目的是用性别作为分类标准。然后我们将工资和年龄选中依次加入到变量摘要中,这样我们在接下来的步骤中就可以用函数对工资和年龄进行操作。

    3eb249f87dd0f26540c673fd401933d

    图3:选择分界变量和变量摘要

    4、选择合适的函数

    如图所示,已经将变量加入到相应的位置,我们点击下方的“函数”按钮。

    33f0077f670bf88fce955ed38af895e

    图4:函数

    进入汇总函数界面之后,我们可以根据自己的需要选择函数。

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    图5:选择函数

    5、结果展示

    如图所示,这里有三个选项。选择第一个我们会将数据直接生成到原先的数据集中,选择第二个会生成一个新的数据集去存储结果,选择第三个会在指定文件下保存结果。这里我们选择第一个,如果有其他需求可以根据自身情况去选择。

    d0b1088aa36350f5b0b82f71aba00aa

    图6:选择结果生成位置

    如图所示,在原先的数据基础上,已经成功生成了男女员工的平均工资和平均年龄。

    6fde0a8bc1cbd69b0373dde3c69f08a

    图7:结果展示

    数据的分类汇总是常用功能,核心思想就是要选对分界变量和函数。本文只是展示了IBM SPSS中平均值函数,其中还有很多的内置函数,大家可以去中文官网下载正版软件,自己动手尝试。

    展开全文
  • 用各种工具对数据进行分类汇总

    千次阅读 2018-06-04 15:10:19
    数据分类汇总的方法有很多种,工具也有很多,这次为大家一一介绍,各种工具如何进行分类汇总,大家自行判断,觉得哪种最好用,就用哪种,毕竟工具不重要,高效出结果才最重要。为了方便举例,所用的数据集就是鸾尾花...

    数据分类汇总的方法有很多种,工具也有很多,这次为大家一一介绍,各种工具如何进行分类汇总,大家自行判断,觉得哪种最好用,就用哪种,毕竟工具不重要,高效出结果才最重要。

    为了方便举例,所用的数据集就是鸾尾花数据集,5个字段(Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width、Species),每个字段150个观测值,

    1)根据Species来计算各种类型的花萼的长度均值

    1.Excel—数据透视表

    在Excel中选择插入—数据透视表—选中所有的数据——在右侧的行标签选中Species,数值选择Sepal.Length,值字段设置计算类型为平均值



    2.SPSS—分析—个案汇总

    将数据导入spss中,选择分析——个案汇总



    在分组变量中选择Species,在变量中选择Sepal.Length,在统计量中选择均值,记得不要勾选显示个案哦!输出结果如下:


    可以看到数据没有缺失值,汇总结果在图表中展示。SPSS操作偏傻瓜式,比较好上手,输出结果也很直观。

    3.  R—aggregate()函数

    加载dplyr包,使用aggregate()函数,选定统计的字段、分类的字段以及统计函数代码如下:

    > result<-aggregate(x=iris$Sepal.Length, by= list(iris$Species), FUN = mean)
    > result
         Group.1     x
    1     setosa 5.006
    2 versicolor 5.936
    3  virginica 6.588

    R语言的优势不言而喻,一行代码出结果,直观,唯一的缺陷是没有对合计值求均值。

    2)对花瓣的长度Petal.Length进行分类,0~2定义为短,3~4定义为正常,5~6定义为长,然后统计各种类型的各种情况

    1.Excel实现,ifelse函数+数据透视表

    首先定义出花瓣情况:IF(D2>=4,"长",IF(D2>=3,"正常","短"))


    然后输出统计结果


    这里的目录分为两级,一级是种类,二级是花瓣情况,分别统计了各种情况花瓣的数量和对应均值

    2)SPSS—转换—重新编码为不同变量+个案汇总



    输出花瓣情况后,选择个案汇总,将Species和花瓣情况都选入分组变量,变量中输入Petal.Length,统计量选择个案数和均值



    输出个案汇总结果

    3. R实现:需要用到within函数和aggregate函数,利用within函数定义出长、正常、短,利用aggregate函数按照Species和花瓣情况计算均值

    testdata<-within(  
      iris,{  
        a<-NA  
        a[iris$Petal.Length<=2]<-"短"
        a[iris$Petal.Length<=4&iris$Petal.Length>=2]<-"正常"
        a[iris$Petal.Length>4]<-"长"
      }  
    )
    aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")
    > aggregate(testdata$Petal.Length,by=list(testdata$Species,testdata$a),FUN="mean")
         Group.1 Group.2        x
    1     setosa      短 1.462000
    2 versicolor      长 4.517647
    3  virginica      长 5.552000
    4 versicolor    正常 3.712500
    统计数量的话有一个table函数,一行代码搞定,
    > table(list(testdata$Species,testdata$a))
                .2
    .1           短 长 正常
      setosa     50  0    0
      versicolor  0 34   16
      virginica   0 50    0

    直接对Species和花瓣情况统计,可以很直观看到汇总结果。

    以上就是对分类汇总分享的内容,有问题欢迎沟通讨论!


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