现有销售表:Order(m_id, ord_id, amt, paytime),请将用户表Member和销售表关联起来,查看每个用户2023年1月的销售额(m_id:用户编号;ord_id,:订单编号;amt:订单消费金额;paytime:支付时间);
时间: 2024-02-17 15:02:21 浏览: 17
可以使用 SQL 语句来实现:
```sql
SELECT m.m_id, SUM(o.amt) AS sales
FROM Order o
INNER JOIN Member m ON o.m_id = m.m_id
WHERE YEAR(o.paytime) = 2023 AND MONTH(o.paytime) = 1
GROUP BY m.m_id;
```
上述 SQL 语句中,首先使用 INNER JOIN 将 Member 表和 Order 表按照 m_id 进行关联。然后使用 WHERE 子句过滤出 2023 年 1 月的订单,最后使用 GROUP BY 子句按照 m_id 进行分组并对每个用户的销售额求和。
相关问题
data文件只取order_date和ord_qty两列存入csv
文件,应该怎么操作?
你可以使用Python中的pandas库,先读取原始的data文件,然后选择需要的两列数据,最后使用DataFrame.to_csv()保存到csv文件中。具体代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取data文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择需要的两列数据
df = df[['order_date', 'ord_qty']]
# 保存到csv文件中
df.to_csv('data_new.csv', index=False)
```
这样,你就可以将只包含order_date和ord_qty两个字段的新文件data_new.csv保存下来了。
data文件只取order_date和ord_qty两列,并将相同的order_date数值将ord_qty累加和来合并,存入csv怎么写
您可以使用pandas库来操作csv文件,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取原csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 只取order_date和ord_qty两列
df = df.loc[:, ['order_date', 'ord_qty']]
# 按照order_date分组,将相同的order_date数值将ord_qty累加
df = df.groupby('order_date').sum()
# 将结果存入新的csv文件中
df.to_csv('result.csv')
```
我们将会得到一个包含合并数据的csv文件,其中每一行表示一个唯一日期的累加数量。