Postgresql按年龄段和性别分组统计

可以使用PostgreSQL的GROUP BY和CASE语句来按年龄段和性别分组统计，示例代码如下：

SELECT 
  CASE 
    WHEN age BETWEEN 0 AND 18 THEN '0-18' 
    WHEN age BETWEEN 19 AND 30 THEN '19-30' 
    WHEN age BETWEEN 31 AND 45 THEN '31-45' 
    WHEN age BETWEEN 46 AND 60 THEN '46-60' 
    ELSE '60+' 
  END AS age_group, 
  gender, 
  COUNT(*) 
FROM 
  your_table 
GROUP BY 
  age_group, 
  gender

这个查询会将年龄分为五个段落：0-18、19-30、31-45、46-60、60+，然后按照年龄段和性别分组统计记录数。你可以将`your_table`替换为你自己的表名，`age`和`gender`替换为你自己的列名。

相关问题

Postgresql按年龄段分组统计

你可以使用PostgreSQL的CASE语句和GROUP BY子句来按年龄段分组统计。以下是一个示例查询，将人员按照年龄段分组并计算每个年龄段的计数：

SELECT 
  CASE 
    WHEN age <= 18 THEN 'Under 18' 
    WHEN age BETWEEN 19 AND 30 THEN '19-30' 
    WHEN age BETWEEN 31 AND 40 THEN '31-40' 
    WHEN age BETWEEN 41 AND 50 THEN '41-50' 
    ELSE 'Over 50' 
  END AS age_group, 
  COUNT(*) AS count 
FROM 
  people 
GROUP BY 
  age_group;

在这个示例中，我们假设有一个名为people的表，其中包含每个人的年龄信息。我们使用CASE语句将人员分组为五个年龄段，并使用GROUP BY子句将它们分组，然后使用COUNT函数计算每个年龄段的计数。

PostgreSQL 按周、月、天 统计问题

可以使用 PostgreSQL 的日期函数和聚合函数来实现按周、月、天的统计。

按周统计：

SELECT date_trunc('week', date_column) AS week_start, count(*) AS count
FROM table_name
GROUP BY week_start
ORDER BY week_start;

其中，`date_column` 是存储日期的列名，`table_name` 是表名。

按月统计：

SELECT date_trunc('month', date_column) AS month_start, count(*) AS count
FROM table_name
GROUP BY month_start
ORDER BY month_start;

按天统计：

SELECT date_trunc('day', date_column) AS day_start, count(*) AS count
FROM table_name
GROUP BY day_start
ORDER BY day_start;

其中，`date_trunc` 函数用于将日期截断到指定的时间单位，`count` 函数用于统计符合条件的行数。