MySQL查询df表各季度房屋销售量统计,df表字段如下selling_price double, bedrooms_num double, bathroom_num double, housing_area double, parking_area double, floor_num double, housing_rating double, built_area double, basement_area double, year_built int, year_repair int, latitude double, longitude double, sale_data date
时间: 2024-02-11 07:09:26 浏览: 29
你可以使用以下SQL语句查询df表各季度房屋销售量统计:
```SQL
SELECT
YEAR(sale_data) AS year,
QUARTER(sale_data) AS quarter,
COUNT(*) AS sales_count
FROM
df
GROUP BY
YEAR(sale_data),
QUARTER(sale_data)
ORDER BY
YEAR(sale_data),
QUARTER(sale_data)
```
这个查询语句将销售数据按年和季度分组,并计算每个组中的销售数量。结果将按年和季度排序。
相关问题
sparksql查询df表修建年份最老的前十个数据,表字段如下selling_price double, bedrooms_num double, bathroom_num double, housing_area double, parking_area double, floor_num double, housing_rating double, built_area double, basement_area double, year_built int, year_repair int, lat
可以使用Spark SQL中的`orderBy`函数对`year_built`字段进行排序,并使用`limit`函数获取前10个结果。以下是代码示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc}
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/csv")
val oldestTen = df.orderBy(col("year_built")).limit(10)
oldestTen.show()
```
这将加载CSV文件并将其转换为DataFrame,然后按`year_built`字段升序排序,并使用`limit`函数获取前10个结果。最后,使用`show`函数打印结果。
如果您需要降序排序,则可以使用`desc`函数:
```scala
val oldestTen = df.orderBy(desc("year_built")).limit(10)
```
这将按`year_built`字段降序排序。
4 print(df["NUM_BEDROOMS".isnull()]) AttributeError: 'str' object has no attribute 'isnull'
根据提供的引用内容,您想要打印出DataFrame中"NUM_BEDROOMS"列中的空值。然而,您遇到了一个错误,即"'str' object has no attribute 'isnull'"。这个错误是因为您错误地将"isnull()"方法应用于字符串对象上,而不是应用于DataFrame对象上。
要解决这个问题,您需要确保您的df变量是一个DataFrame对象。您可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取CSV文件并创建一个DataFrame对象。然后,您可以使用"isnull()"方法来检查DataFrame中的空值。
下面是一个示例代码,演示了如何打印出DataFrame中"NUM_BEDROOMS"列中的空值:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv("Melbourne_housing_extra_data.csv")
# 打印出"NUM_BEDROOMS"列中的空值
print(df["NUM_BEDROOMS"].isnull())
```
请注意,您需要将"Melbourne_housing_extra_data.csv"替换为您实际的CSV文件路径。