SUM/DISTINCTCOUNT

SUM和DISTINCTCOUNT是两个常用的聚合函数，用于对数据进行统计和计算。

1. SUM函数：SUM函数用于计算指定列的数值总和。它将指定列中的所有数值相加，并返回总和结果。例如，如果有一个包含销售额的列，可以使用SUM函数计算总销售额。

2. DISTINCTCOUNT函数：DISTINCTCOUNT函数用于计算指定列中不重复值的数量。它将指定列中的所有不重复值进行计数，并返回结果。例如，如果有一个包含客户ID的列，可以使用DISTINCTCOUNT函数计算不同客户的数量。

相关问题

SET @end_date = '2023-03-31'; SET @start_date = DATE_ADD(@end_date + INTERVAL 1 DAY, INTERVAL -12 MONTH); SET @last_end_date = LAST_DAY(DATE_ADD(@end_date , INTERVAL -12 MONTH)); SET @last_start_date = DATE_ADD(@end_date + INTERVAL 1 DAY, INTERVAL -24 MONTH); #1.近一年所有店铺gmv相关数据; SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP #与上半部分区别是月份和子品牌顺序调换，主要是因为合计人数会因为去重逻辑不同而产生差异 UNION ALL SELECT 购买渠道, null AS 支付年月, COALESCE(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 FROM valid_order WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date GROUP BY 1,2,3;优化代码

可以尝试以下几点优化：

1. 使用变量代替函数计算，例如将 `LAST_DAY` 函数替换为 `DATE_FORMAT(DATE_ADD(@end_date , INTERVAL -12 MONTH), '%Y-%m-31')`。

2. 将条件筛选放在子查询中进行，以减少 `valid_order` 表中的数据量。例如：

   SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 
   FROM ( 
       SELECT * 
       FROM valid_order 
       WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date 
   ) t 
   GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP 

3. 将多个查询语句合并为单个查询，使用 `UNION ALL` 进行拼接。

   SELECT 购买渠道, ifnull(支付年月,'时间合计') AS 支付年月, ifnull(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 
   FROM ( 
       SELECT * 
       FROM valid_order 
       WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date 
   ) t 
   GROUP BY 1,2,3 WITH ROLLUP 
   UNION ALL 
   SELECT 购买渠道, null AS 支付年月, COALESCE(子品牌,'子品牌合计') AS 子品牌, COUNT(DISTINCT 用户id) AS 购买人数, SUM(商品实付金额) AS 购买金额, SUM(商品实付金额) / COUNT(DISTINCT 用户id) AS 客单价 
   FROM ( 
       SELECT * 
       FROM valid_order 
       WHERE 支付日期 BETWEEN @start_date AND @end_date 
   ) t 
   GROUP BY 1,2,3;

python中group_sum

在Python中，可以使用pandas库的groupby函数来实现按照某一列进行分组求和的操作。假设有一个DataFrame df，其中包含列a和列b，我们想要按照列a进行分组，并对每个分组中的列b进行求和。可以使用以下代码实现：

df.groupby('a')\['b'\].sum()

这将返回一个Series对象，其中索引是列a中的唯一值，值是对应分组中列b的求和结果。如果需要将结果转换为DataFrame，可以使用reset_index()函数：

df.groupby('a')\['b'\].sum().reset_index()

这将返回一个包含列a和列b求和结果的DataFrame。希望这个回答对您有帮助！\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用Python做透视表之value_sum和value_countdistinct功能](https://blog.csdn.net/weixin_39979167/article/details/110179411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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