sql检索一列的平均值

时间: 2024-05-29 07:06:07 浏览: 9
在SQL中,你可以使用聚合函数来计算一列的平均值。常用的聚合函数是AVG()函数,它可以计算指定列的平均值。 以下是使用AVG()函数检索一列的平均值的示例: SELECT AVG(column_name) FROM table_name; 其中,column_name是你要计算平均值的列名,table_name是你要查询的表名。 例如,如果你有一个名为"sales"的表,其中有一个列名为"amount",你可以使用以下查询语句来计算"amount"列的平均值: SELECT AVG(amount) FROM sales; 这将返回"amount"列的平均值。
相关问题

SQL server 怎么检索出一个列平均值

您可以使用 SQL Server 的 AVG() 函数来检索出一个列的平均值。以下是使用 AVG() 函数的示例查询: ``` SELECT AVG(column_name) FROM table_name; ``` 其中,`column_name` 是您要计算平均值的列的名称,`table_name` 是包含该列的表的名称。这将返回该列的平均值作为查询结果。

orackle sql子查询

当涉及到Oracle SQL的子查询时,可以将子查询理解为一个嵌套在主查询中的查询。子查询是在主查询中使用的一种查询方法,它可以从其他表或同一表中检索数据,并将其结果用作主查询的一部分。 子查询可以出现在SELECT、FROM、WHERE或HAVING子句中,具体取决于您想要实现的目标。以下是一些常见的Oracle SQL子查询示例: 1. 使用子查询过滤数据: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM table2 WHERE condition); ``` 上述查询中,子查询 `(SELECT column1 FROM table2 WHERE condition)` 返回一列数据,然后主查询根据这些数据进行过滤。 2. 使用子查询作为计算列: ```sql SELECT column1, (SELECT AVG(column2) FROM table2) AS average FROM table1; ``` 上述查询中,子查询 `(SELECT AVG(column2) FROM table2)` 返回一个计算的平均值,并将其作为一个名为average的列返回到主查询结果中。 3. 使用子查询进行表连接: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM table2 WHERE condition) AND column2 IN (SELECT column2 FROM table3 WHERE condition); ``` 上述查询中,子查询 `(SELECT column1 FROM table2 WHERE condition)` 和 `(SELECT column2 FROM table3 WHERE condition)` 分别返回两个不同的列,然后主查询使用这些列进行表连接操作。 这只是一些子查询的示例,Oracle SQL支持更多的子查询用法和语法。通过使用子查询,您可以根据具体需求编写更复杂和灵活的查询。

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start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level,features]的格式,但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据,判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

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