array_join(array_agg( ),'; ')如何将数据先排序再聚合

您可以在 `array_agg()` 函数中使用 `ORDER BY` 子句来对数据进行排序，然后将排序后的数据作为参数传递给 `array_join()` 函数。下面是一个示例：

SELECT array_join(array_agg(column_name ORDER BY column_name), '; ')
FROM table_name;

在这个示例中，`column_name` 是您要排序和聚合的列名，`table_name` 是您要查询的表名。`ORDER BY` 子句将按升序对 `column_name` 进行排序，然后将排序后的结果作为参数传递给 `array_join()` 函数，该函数使用分号和空格作为分隔符将所有值连接起来。

相关问题

agg(‘-’.join)语句的变形是什么

`agg('-.join')`这个语句通常是在数据分析中用于合并数据行或列的一种操作，它可能是基于某种分组聚合函数，如SQL中的`GROUP_CONCAT`或Pandas库中的`agg`函数结合字符串连接操作。如果想要变形，可能有以下几种情况：

1. **自定义函数**：可以替换`.`-`为其他字符串操作函数，比如`','`, `'|'`, 或者使用正则表达式。

   AGG(EXPR AS 'new_column = "-".join(column_name)')

2. **指定分隔符**：改变`-`为其他分隔符，例如空格、逗号等。

   AGG(column_name SEPARATOR ',')

3. **使用数组操作**：如果数据库支持数组操作，可能会有类似`array_join`的功能。

   AGG(array_agg(column_name), ',')

4. **Python-like操作**：如果是Python环境，可以用列表推导式或`str.join()`。

   df['new_column'] = ['-'.join(row) for row in df['column_name'].tolist()]

sql行转列 presto array

在Presto中，可以使用array_agg函数将多个值转换为数组，使用array_distinct函数去除数组中的重复值，使用array_join函数将数组中的元素用逗号连接成字符串。下面是一个示例查询语句：

SELECT user_id, array_join(array_distinct(array_agg(order_id)), ',') as order_ids 
FROM test.tmp_row_to_col 
GROUP BY user_id;

这个查询会将test.tmp_row_to_col表中的数据按照user_id进行分组，然后将每个分组中的order_id聚合成一个数组，并去除数组中的重复值，最后将数组中的元素用逗号连接成字符串，并将结果作为order_ids列返回。

引用\[1\]是一个示例查询语句，展示了如何使用Presto的语法来实现行转列的功能。引用\[3\]是查询的最终结果，展示了每个user_id对应的order_ids。

请注意，这个查询语句是基于Presto的语法，如果你使用的是其他数据库，可能需要根据具体的数据库语法进行相应的调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【presto】行转列和列转行](https://blog.csdn.net/lz6363/article/details/124557442)[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]
- *2* [Hive/Spark/Presto/标准SQL实现行转列和列转行](https://blog.csdn.net/soaring0121/article/details/99870447)[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]
[ .reference_list ]