表中字段有XieYBH、FactoryName、ChanPMC、JiJXH、shul、sale，如何统计同一FactoryName的ChanPMC的JiJXH下的sale众数

您可以使用如下 SQL 语句进行统计：

SELECT FactoryName, ChanPMC, JiJXH, MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY sale) AS mode_sale
FROM 表名
GROUP BY FactoryName, ChanPMC, JiJXH;

其中，`表名` 为您所使用的表的名称。这条 SQL 语句会按照 FactoryName、ChanPMC、JiJXH 进行分组，并计算同一分组下 sale 的众数。最终的结果会显示出每个分组的 FactoryName、ChanPMC、JiJXH 和众数 mode_sale。

相关问题

表中字段有FactoryName、ChanPMC、JiJXH、sale，如何统计同一FactoryName的ChanPMC的JiJXH下的sale平均数、sale众数、sale最大值、sale最小值、sale最大值和最小值差值。

您可以使用SQL语句来实现这个需求，具体如下：

SELECT 
    FactoryName, 
    ChanPMC, 
    JiJXH, 
    AVG(sale) as avg_sale, 
    MODE(sale) as mode_sale, 
    MAX(sale) as max_sale, 
    MIN(sale) as min_sale, 
    MAX(sale) - MIN(sale) as diff_sale 
FROM your_table 
GROUP BY FactoryName, ChanPMC, JiJXH;

其中，`your_table`是您的数据表名，`FactoryName`、`ChanPMC`、`JiJXH`、`sale`分别表示表中的字段名。这条SQL语句会将同一`FactoryName`、`ChanPMC`、`JiJXH`下的`sale`字段求平均数、众数、最大值、最小值以及最大值和最小值之间的差值，最终以分组的形式返回结果。

表里的字段有FenDMC、FactoryName、JiJXH、sale绘制横轴是不同FactoryName-JiJXH，纵轴是sale箱线图

好的，您的问题是关于绘制箱线图的。为了绘制箱线图，您需要准备好数据，包括不同工厂和机型下的销售数据。然后，您可以使用Python中的matplotlib库来绘制箱线图。

以下是绘制箱线图的一些基本步骤：

1. 导入所需的库和数据

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

2. 对数据进行分组

# 按FactoryName和JiJXH分组
grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])

3. 绘制箱线图

# 遍历每个分组，绘制箱线图
for name, group in grouped_data:
    plt.boxplot(group['sale'], positions=[index], widths=0.7)

4. 添加横轴标签和标题

# 设置横轴标签和标题
plt.xticks(range(len(grouped_data)), [name for name, group in grouped_data])
plt.xlabel('FactoryName-JiJXH')
plt.ylabel('sale')
plt.title('Sales Boxplot')

完整的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按FactoryName和JiJXH分组
grouped_data = data.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])

# 绘制箱线图
for index, (name, group) in enumerate(grouped_data):
    plt.boxplot(group['sale'], positions=[index], widths=0.7)

# 设置横轴标签和标题
plt.xticks(range(len(grouped_data)), [name for name, group in grouped_data])
plt.xlabel('FactoryName-JiJXH')
plt.ylabel('sale')
plt.title('Sales Boxplot')

# 显示图形
plt.show()

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的数据和需求进行适当的修改和调整。