非常规聚合问题举例

【摘要】
    聚合运算是指对数据进行计算,返回聚合结果。聚合运算经常伴随着分组运算,除了常见的求和、最大值、最小值、计数等聚合运算,还有一些逻辑运算等等。如何简便快捷的处理聚合问题,这里为你全程解析,并提供 esProc 示例代码。非常规聚合问题举例

1.     枚举分组后聚合求和

【例 1】 从城市 GDP 表中,分别统计直辖市、一线城市和二线城市的人均 GDP。城市 GDP 表部分数据如下:

ID

City

GDP

Population

1

Shanghai

32679

2418

2

Beijing

30320

2171

3

Shenzhen

24691

1253

4

Guangzhou

23000

1450

5

Chongqing

20363

3372

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from GDP")

/查询城市 GDP 表

3

[["Beijing","Shanghai","Tianjing","Chongqing"].pos(?)>0,["Beijing","Shanghai","Guangzhou","Shenzhen"].pos(?)>0,["Chengdu","Hangzhou","Chongqing","Wuhan","Xian","Suzhou","Tianjing","Nanjing","Changsha","Zhengzhou","Dongguan","Qingdao","Shenyang","Ningbo","Kunming"].pos(?)>0]

/枚举直辖市、一线城市和二线城市

4

=A2.enum@r(A3,City)

/按城市枚举分组

5

=A4.new(A3(#):Area,~.sum(GDP)/~.sum(Population)*10000:CapitaGDP)

/统计每组的人均 GDP。其中用到了函数 sum() 求和

    A5的执行结果如下:

Area

CapitaGDP

["Beijing","Shanghai","Tianjing","Chongqing"].pos(?)>0

107345.03

["Beijing","Shanghai","Guangzhou","Shenzhen"].pos(?)>0

151796.49

["Chengdu","Hangzhou","Chongqing","Wuhan","Xian","Suzhou","Tianjing","Nanjing","Changsha","Zhengzhou","Dongguan","Qingdao","Shenyang","Ningbo","Kunming"].pos(?)>0

106040.57

 

2.     合并重叠的时间区间

【例 2】 将客户 ANATR 有重复时间段的订单记录合并。客户表部分数据如下:

OrderID

Customer

SellerId

OrderDate

FinishDate

10308

ANATR

7

2012/09/18

2012/10/16

10309

ANATR

3

2012/09/19

2012/10/17

10625

ANATR

3

2013/08/08

2013/09/05

10702

ANATR

1

2013/10/13

2013/11/24

10759

ANATR

3

2013/11/28

2013/12/26

SPL脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据源

2

=A1.query("select * from Orders where   Customer='ANATR'order by OrderDate")

/选出客户 ANATR 的订单信息,按订单日期排序

3

=A2.group@i(OrderDate>max(FinishDate[,-1]))

/当订单日期大于前面所有订单的完成日期时分到新组

4

=A3.new(Customer,~.min(OrderDate):OrderDate,~.max(FinishDate):FinishDate)

/使用函数 min() 计算每组最早的订单日期作为订单日期,使用函数 max 计算最晚的订单日期作为完成日期

    A4的执行结果如下:

Customer

OrderDate

FinishDate

ANATR

2012/09/18

2012/10/17

ANATR

2013/08/08

2013/09/05

ANATR

2013/10/13

2013/11/24

ANATR

2013/11/28

2013/12/29

 

3.     在分组聚合中统计满足条件的数量

【例 4】 求一班各科不及格人数。成绩表部分数据如下:

CLASS

STUDENTID

SUBJECT

SCORE

Class   one

1

English

84

Class   one

1

Math

77

Class   one

1

PE

69

Class   one

2

English

81

Class   one

2

Math

80

【SPL 脚本】


A

B

1

=connect("db")

/连接数据库

2

=A1.query("select * from Scores where   CLASS='Class one'")

/查询一班学生成绩

3

=A2.groups(SUBJECT;   count(SCORE<60):FailCount)

/分组汇总,其中用到了函数 count() 统计不及格人数

    A3的执行结果如下:

SUBJECT

FailCount

English

2

Math

0

PE

2

 

4.     在布尔值构成的集合中,聚合时执行逻辑与运算

【例 5】 根据一系列某小学在线教学终端调查表,查看是否所有学生都能够使用手机。各班问卷及汇总目录如下:

..

ID

STUDENT_NAME

TERMINAL

1

Rebecca   Moore

Phone

2

Ashley   Wilson

Phone,PC,Pad

3

Rachel   Johnson

Phone,PC,Pad

4

Emily   Smith

Phone,Pad

5

Ashley   Smith

Phone,PC

6

Matthew   Johnson

Phone

7

Alexis   Smith

Phone,PC

8

Megan   Wilson

Phone,PC,Pad

【SPL 脚本】


A

B

C

1

=directory@ps("D:/Primary   School")


/递归遍历目录,列出所有文件

2

for A1

=file(A2).xlsimport@t()

/循环导入各班级问卷 excel 文件

3


=B2.([TERMINAL,"Phone"].ifn().split@c().pos("Phone")   > 0)|@

/当问卷中终端未填写时不认为不支持手机终端,使用函数 ifn() 保证此项为 true。

4

=B3.cand()


/使用函数 A.cand() 计算 B3 的成员是否都是 true

    A4的执行结果如下:

Value

false

 

5.     在布尔值构成的集合中,聚合时执行逻辑或运算

【例 6】 查询客户 RATTC,在 2014 年是否排进过单月销售额的前三名。销售表部分数据如下:

OrderID

Customer

SellerId

OrderDate

Amount

10400

EASTC

1

2014/01/01

3063.0

10401

HANAR

1

2014/01/01

3868.6

10402

ERNSH

8

2014/01/02

2713.5

10403

ERNSH

4

2014/01/03

1005.9

10404

MAGAA

2

2014/01/03

1675.0

SPL脚本】


A

B

1

=connect("db").query("select   * from sales")

/连接数据源,读取销售表

2

=A1.select(year(OrderDate)==2014)

/选出 2014 年数据

3

=A2.group(month(OrderDate))

/将 2014 年的数据按照月份分组

4

=A3.(~.groups(Customer;   sum(Amount):Amount))

/分组后的成员按照客户分组汇总销售额

5

=A4.new(~.top(-3; Amount):Top3)

/循环每个月的数据,计算每月销售额前 3 的客户

6

=A5.(Top3.(Customer).pos("RATTC")>0)

/判断每个月前三名是否包含客户 RATTC

7

=A6.cor()

/使用函数 A.cor() 计算 A6 的成员是否存在 true

    A7的执行结果如下:

Value

false

 

SPL CookBook》中还有更多相关计算示例。


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