给我写一个求月环比的sql

假设有一个表 `sales`，其中包含 `date` 和 `sales_amount` 两列，表示每天的销售额。要求计算每个月的销售额环比增长率，可以使用以下SQL语句：

SELECT
  CONCAT(YEAR(date), '-', LPAD(MONTH(date), 2, '0')) AS month,
  SUM(sales_amount) AS total_sales,
  SUM(sales_amount) / LAG(SUM(sales_amount)) OVER (ORDER BY YEAR(date), MONTH(date)) - 1 AS growth_rate
FROM
  sales
GROUP BY
  YEAR(date),
  MONTH(date)

这个SQL语句使用了窗口函数 `LAG()`，它可以获取指定列在当前行之前的某一行的值。通过将 `SUM(sales_amount)` 函数作为参数传递给 `LAG()` 函数，可以获取上一个月的销售额总和，从而计算环比增长率。`CONCAT()` 函数用于将年份和月份合并成一个字符串，`LPAD()` 函数用于将月份转换为两位数的字符串。最后，使用 `GROUP BY` 子句按年份和月份分组，计算每个月的销售额总和和环比增长率。

相关问题

pandas 计算近一个月环比

在pandas中，可以使用`pct_change()`函数来计算近一个月的环比。`pct_change()`函数用于计算序列中每个元素与其前一个元素之间的百分比变化。

首先，确保你的数据已经按照日期排序，并且日期列已经转换为pandas的日期时间格式。然后，使用`pct_change()`函数计算环比变化。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01'],
        '销售额': [100, 120, 80, 150]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按照日期排序
df = df.sort_values('日期')

# 计算近一个月的环比
df['环比变化'] = df['销售额'].pct_change()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将得到如下输出：

          日期  销售额     环比变化
0 2021-01-01  100      NaN
1 2021-02-01  120  0.200000
2 2021-03-01   80 -0.333333
3 2021-04-01  150  0.875000

在结果中，`环比变化`列显示了每个月销售额与前一个月销售额之间的百分比变化。第一个月的环比变化为NaN，因为没有前一个月的数据。

一张表中有店名 订单量 统计月度的订单量 月同比 月环比 以及保留订单销售店店名 sql语句

假设表名为`sales_data`，字段为`store_name`、`order_quantity`、`statistics_month`，则可以使用如下SQL语句计算月度订单量、月同比、月环比和保留订单销售店店名：

SELECT 
  store_name,
  SUM(order_quantity) AS monthly_order_quantity,
  (SUM(order_quantity) - LAG(SUM(order_quantity), 12) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month)) / LAG(SUM(order_quantity), 12) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month) * 100 AS month_year_on_year_growth_rate,
  (SUM(order_quantity) - LAG(SUM(order_quantity), 1) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month)) / LAG(SUM(order_quantity), 1) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month) * 100 AS month_on_month_growth_rate,
  STRING_AGG(DISTINCT store_name, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY store_name) AS reserved_store_names
FROM 
  sales_data
GROUP BY 
  store_name, 
  statistics_month;

其中，`SUM(order_quantity)`用于计算月度订单量，`LAG(SUM(order_quantity), 12) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month)`用于计算去年同月的订单量，`LAG(SUM(order_quantity), 1) OVER(PARTITION BY store_name ORDER BY statistics_month)`用于计算上个月的订单量，从而计算月同比和月环比。`STRING_AGG(DISTINCT store_name, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY store_name)`用于将保留订单销售店的店名拼接成字符串。