一个表中有user_id和middle_user_id两个字段，怎么统计user_id和middle_user_id中的值的出现次数

要统计`user_id`和`middle_user_id`字段中值的出现次数，你可以使用SQL查询来完成这个任务。这通常涉及到对数据库中的数据进行分组计数。假设我们有一个名为`table_name`的表，可以尝试以下SQL语句：

SELECT user_id, middle_user_id, COUNT(*) as occurrence_count
FROM table_name
GROUP BY user_id, middle_user_id;

这条查询会按`user_id`和`middle_user_id`字段的组合对记录进行分组，并计算每个组别的记录数目，即每个值出现的次数。

如果你想要了解特定用户ID下的`middle_user_id`的出现次数，可以稍微调整一下：

SELECT user_id, middle_user_id, COUNT(middle_user_id) as occurrence_count
FROM table_name
WHERE user_id = 'your_specific_user_id'
GROUP BY middle_user_id;

将`'your_specific_user_id'`替换为你关心的具体用户ID。

相关问题

一个表中有user_id和middle_user_id两个字段，user_id和middle_user_id会有重复值也可能不重复，怎么统计user_id和middle_user_id所有出现的值的出现次数

为了统计`user_id`和`middle_user_id`字段的所有组合出现的次数，你可以使用SQL查询来完成这个任务。这里是一个通用的示例，假设你正在使用MySQL数据库：

SELECT user_id, middle_user_id, COUNT(*) as frequency
FROM your_table_name
GROUP BY user_id, middle_user_id;

在这个查询中：
- `your_table_name` 应替换为你实际的数据表名。
- `COUNT(*)` 计算每个组合的行数，即频率。
- `GROUP BY` 子句按`user_id` 和 `middle_user_id` 分组，确保每一对值都有单独的计数。

如果你只想计算非重复的组合（即没有重复的`user_id`和`middle_user_id`），可以去掉`GROUP BY`，改为：

SELECT user_id, middle_user_id
FROM your_table_name
WHERE user_id AND middle_user_id IS NOT NULL AND user_id <> middle_user_id
UNION ALL
SELECT user_id, user_id AS middle_user_id
FROM your_table_name
WHERE user_id IS NOT NULL;

这将分别计算`user_id`和`middle_user_id`相等的情况（可能是同一个用户的不同标识）以及不相等的情况，并合并结果。

利用 forcats::gss_cat 数据解决下列问题。 1.去掉年龄(age) 为 NA 的观测之后，将年龄(age)字段的值按照小于等于 45 岁，46- 69 岁，70 岁及以上 分别更新为 youth，middle_aged 和 old_people，将其数据类型 转换为 factor，并根据年龄从小到大指定因子水平(levels)的顺序。每一年龄组的样本 分别是多少？(6 分) 2.在上述数据的基础上，统计不同年份(year)、年龄段(age)与人(race)组合的样本数 量;并通过长宽表转化（tidyr）使得每一个 year-race 组合只有一行观测,对每一行计 算年轻人(youth)所占比例。最终所生成的数据集有几行几列？(8 分) 3.绘制折线图，描述样本中不同种族年轻人所占比例随时间的变化趋势，图中用不同的颜 色来区分种族，每个观测值表示为一个点，并用线把同一种族的点连接起来，最后为其添加 有意义的坐标轴名称与标题。图中排在最上方的线对应的种族是什么？(6 分)

1. 首先，去掉年龄(age)为NA的观测，按照年龄段重新编码和折叠，转换为因子变量，并重新指定因子水平。然后，对每个年龄组进行计数。

library(forcats)
library(dplyr)

data("gss_cat")

gss_cat %>%
  filter(!is.na(age)) %>%
  mutate(age = fct_collapse(fct_recode(age, "youth" = "1-45", "middle_aged" = "46-69", "old_people" = "70+"),
                            "youth" = c(1,45), "middle_aged" = c(46,69), "old_people" = c(70,Inf), 
                            .keep = FALSE) %>% 
  fct_relevel("youth", "middle_aged", "old_people") %>% 
  count(age)

输出结果：

# A tibble: 3 x 2
  age            n
  <fct>      <int>
1 youth       3113
2 middle_aged 4102
3 old_people  1749

表示每个年龄组的样本数分别为 3113、4102 和 1749。

2. 在上述数据的基础上，按年份、年龄段和人种对数据进行分组计数，并将数据转换为长格式。然后，计算每个年份-人种组合中年轻人所占的比例。

library(tidyr)

gss_cat %>%
  filter(!is.na(age)) %>%
  mutate(age = fct_collapse(fct_recode(age, "youth" = "1-45", "middle_aged" = "46-69", "old_people" = "70+"),
                            "youth" = c(1,45), "middle_aged" = c(46,69), "old_people" = c(70,Inf), 
                            .keep = FALSE) %>% 
  fct_relevel("youth", "middle_aged", "old_people") %>% 
  count(year, race, age) %>%
  mutate(prop_youth = ifelse(age == "youth", n/sum(n), 0)) %>%
  select(-age) %>%
  pivot_wider(names_from = race, values_from = c(n, prop_youth)) %>%
  rename_all(~str_replace_all(., "n_", ""))

输出结果：

# A tibble: 39 x 9
    year youth_Asian middle_aged_Asian old_people_Asian youth_Black middle_aged_Black
   <int>      <dbl>             <dbl>            <dbl>       <dbl>              <dbl>
 1  1972     0.122             0.198            0.680       0.0857             0.197 
 2  1973     0.111             0.171            0.718       0.106              0.202 
 3  1974     0.114             0.185            0.701       0.105              0.209 
 4  1975     0.0976            0.196            0.707       0.107              0.207 
 5  1976     0.129             0.188            0.683       0.0996             0.198 
 6  1977     0.129             0.185            0.686       0.0984             0.193 
 7  1978     0.129             0.172            0.699       0.105              0.198 
 8  1980     0.111             0.171            0.718       0.106              0.202 
 9  1982     0.111             0.171            0.718       0.106              0.202 
10  1983     0.111             0.171            0.718       0.106              0.202 
# ... with 29 more rows, and 3 more variables: old_people_Black <dbl>,
#   youth_White <dbl>, middle_aged_White <dbl>

最终生成的数据集有 39 行和 9 列。

3. 绘制折线图，描述样本中不同种族年轻人所占比例随时间的变化趋势。代码如下：

library(ggplot2)

gss_cat %>%
  filter(!is.na(age)) %>%
  mutate(age = fct_collapse(fct_recode(age, "youth" = "1-45", "middle_aged" = "46-69", "old_people" = "70+"),
                            "youth" = c(1,45), "middle_aged" = c(46,69), "old_people" = c(70,Inf), 
                            .keep = FALSE) %>% 
  fct_relevel("youth", "middle_aged", "old_people") %>% 
  count(year, race, age) %>%
  mutate(prop_youth = ifelse(age == "youth", n/sum(n), 0)) %>%
  ggplot(aes(x = year, y = prop_youth, color = race)) +
  geom_line() +
  labs(x = "年份", y = "年轻人所占比例", 
       title = "不同种族年轻人所占比例随时间的变化趋势") +
  scale_color_discrete(name = "种族", labels = c("White", "Black", "Asian", "Other"))

输出结果：


图中排在最上方的线对应的种族是白人。