分析函数和聚合函数的不同
时间: 2023-05-18 20:06:36 浏览: 89
分析函数和聚合函数都是SQL中的函数,但是它们的作用不同。聚合函数是对一组数据进行计算,返回一个单一的值,比如SUM、AVG、MAX、MIN等。而分析函数则是对一组数据进行分析,返回每一行数据的计算结果,比如RANK、DENSE_RANK、LEAD、LAG等。分析函数可以根据指定的排序规则对数据进行分组,然后对每个分组内的数据进行计算,返回每个数据行的计算结果。
相关问题
Oracle 分析函数和聚合函数的去呗
Oracle 中的聚合函数和分析函数都可以用于计算数据的聚合值,但两者之间存在一些区别。
首先,聚合函数是用于计算结果集中所有行的聚合值,通常与 GROUP BY 子句结合使用,以便在每个分组中计算聚合值。常见的聚合函数有 SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT 等。
而分析函数则是用于计算结果集中每一行的值,并返回与每一行相关联的结果。分析函数通常不需要 GROUP BY 子句,因为它们可以通过 over 子句指定计算结果的窗口范围,从而更加灵活地控制计算结果。常见的分析函数有 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD、LAG 等。
另外,聚合函数的计算结果是单个值,而分析函数的计算结果是多个值,每个值与结果集中的一行相关联。因此,使用聚合函数可以将结果集缩减为单个值,而使用分析函数则可以在结果集中保留每一行的信息。
总的来说,聚合函数和分析函数都是用于计算聚合值的函数,但聚合函数更适合用于计算整个结果集的聚合值,而分析函数更适合用于计算每一行的值,并返回与每一行相关联的结果。
pandas聚合函数
pandas提供了多种聚合函数来对数据进行统计分析。其中一种常用的聚合函数是`agg()`函数,该函数可以对分组对象使用不同的统计方法。使用`Groupby.agg(func)`的语法格式,可以针对不同的变量使用不同的统计方法进行聚合操作。
另外,pandas还提供了移动窗口函数`rolling()`,它可以与mean、count、sum、median、std等聚合函数一起使用,用于对数据进行滑动窗口的统计计算。`rolling()`函数的语法格式为`rolling(window=n, min_periods=None, center=False)`。通过指定窗口大小、是否允许窗口中的缺失值、窗口位置是否在窗口中心等参数,可以对数据进行滑动窗口的聚合操作。
此外,还有指数加权移动函数`ewm()`,全称为Exponentially Weighted Moving。该函数先对序列元素进行指数加权运算,然后计算加权后的均值。可以通过指定com、span或halflife参数来实现不同的指数加权移动计算方式。示例如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=pd.date_range('12/1/2020', periods=10), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
# 设置com=0.5,先加权再求均值
print(df.ewm(com=0.5).mean())
```
在上述示例中,使用了`ewm()`函数对DataFrame的每一列进行指数加权移动计算,通过设置`com=0.5`来指定加权的程度。
综上所述,pandas提供了多种聚合函数,包括`agg()`、`rolling()`和`ewm()`等,可以根据需求选择合适的函数来进行数据统计和分析。