统计每个系的男生人数和女生人数以及男生的最大年龄和女生的最大年龄。结果按系名的升序排序

这是一个涉及到数据库查询的问题，通常在处理结构化数据时会遇到类似需求。假设我们有一个学生表（students），其中包括字段如系名（department）、性别（gender）和年龄（age）。要统计每个系的男生和女生人数，以及他们的最大年龄，可以编写SQL查询如下：

SELECT department,
       COUNT(CASE WHEN gender = '男' THEN 1 END) AS male_count,
       COUNT(CASE WHEN gender = '女' THEN 1 END) AS female_count,
       MAX(CASE WHEN gender = '男' THEN age END) AS max_male_age,
       MAX(CASE WHEN gender = '女' THEN age END) AS max_female_age
FROM students
GROUP BY department
ORDER BY department ASC;

这个查询做了以下几件事：
1. 分组（GROUP BY department）依据系名。
2. 计算男生（male_count）和女生（female_count）的数量，使用CASE WHEN语句筛选性别。
3. 对每个性别计算最大年龄（max_male_age 和 max_female_age）。
4. 使用ORDER BY将结果按照系名升序排列。

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统计每个系的男生人数和女生人数，结果按系名升序排列

统计每个系的男女学生人数并按照系名排序，通常需要数据库查询操作或者处理结构化的数据。假设我们有一个包含“系名”、“性别”和“学生ID”的表，我们可以编写如下的SQL查询语句（假设"gender"字段值为1代表男生，2代表女生）：

SELECT 系名, COUNT(CASE WHEN 性别 = 1 THEN 1 END) AS 男生人数, COUNT(CASE WHEN 性别 = 2 THEN 1 END) AS 女生人数
FROM 表名
GROUP BY 系名
ORDER BY 系名 ASC;

这个查询首先会按系名分组，然后对每个系的男生和女生分别计数，最后按系名的字母顺序（升序）显示结果。

如果你是在编程环境中处理这个问题，比如Python中用pandas库，可能会有这样的代码示例：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含系名、性别等字段的数据框
male_counts = df[df['性别'] == 1]['系名'].value_counts()
female_counts = df[df['性别'] == 2]['系名'].value_counts()

result = pd.concat([male_counts, female_counts], axis=1, keys=['男生人数', '女生人数'])
result = result.sort_index()  # 按系名升序排列

已知Student表（Sno,Sname,Sex, Sage, Dept），统计每个系姓'李'的男生人数和女生人数以及男生的最大年龄和女生的最大年龄。结果按系名的升序排序。

为了统计每个系姓为"李"的学生中，男生和女生的人数，以及男生和女生的最大年龄，并按照系名升序排列，你可以编写如下的SQL查询：

SELECT 
    Dept,
    COUNT(CASE WHEN Sex = '男' THEN 1 ELSE NULL END) AS MaleCount,
    COUNT(CASE WHEN Sex = '女' THEN 1 ELSE NULL END) AS FemaleCount,
    MAX(CASE WHEN Sex = '男' THEN Sage ELSE NULL END) AS MaxMaleAge,
    MAX(CASE WHEN Sex = '女' THEN Sage ELSE NULL END) AS MaxFemaleAge
FROM 
    Student
WHERE 
    Sname LIKE '李%'
GROUP BY 
    Dept
ORDER BY 
    Dept ASC;

这个查询做了以下几件事：
1. 通过`WHERE`子句筛选出姓"李"的学生。
2. 使用`CASE`表达式分别计数男生(`Sex = '男'`)和女生(`Sex = '女'`)的人数。
3. 对于男生和女生，计算其最大年龄。
4. 使用`GROUP BY`按系名(Dept)分组。
5. 最后使用`ORDER BY`对结果按系名的升序排序。