用mysql统计每个班级的平均年龄 并按照平均年龄升序排序

可以使用以下 SQL 语句来实现：

SELECT class, AVG(age) AS avg_age
FROM students
GROUP BY class
ORDER BY avg_age ASC;

其中，students 表包含学生的信息，包括姓名、年龄和所在班级等字段。以上 SQL 语句会按照班级分组，计算每个班级的平均年龄，并按照平均年龄升序排序。

相关问题

用MySQL写一个学生表1.每个表至少输入10条数据。 2.查找学生表中的学号，姓名，性别字段。 3.在学生表中查询有几个班级。（不允许有重复的值） 4.检索成绩表中成绩是前10名的记录。 5.检索学生表中的所有记录，按年龄升序排序。

首先，我们创建一个名为`students`的学生表，包括`id`, `name`, `gender`, 和 `age`字段，以及一个关联的`classes`表来表示班级。假设每个学生只有一个班级ID。

CREATE TABLE students (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    gender ENUM('男', '女') NOT NULL,
    age INT,
    class_id INT,
    PRIMARY KEY (id),
    FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES classes(id)
);

CREATE TABLE classes (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    class_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

然后我们可以插入一些示例数据：

INSERT INTO students (name, gender, age, class_id) VALUES
('张三', '男', 18, 1),
('李四', '女', 20, 1),
('王五', '男', 19, 2),
('赵六', '女', 17, 2),
... (共10条数据)

INSERT INTO classes (class_name) VALUES
('一班'),
('二班'),
... (共两个班级的数据)

执行上述操作后，接下来你可以完成各种查询任务：

1. 查找学生表中的学号、姓名和性别:

   SELECT id, name, gender FROM students;

2. 查询学生表中有多少个班级（去除重复）:

   SELECT COUNT(DISTINCT class_id) FROM students;

3. 检索成绩表中的前10名记录（这里假设有一个成绩表score与student表有关联，如score_student表）:

   SELECT * FROM score_student WHERE student_id IN (SELECT id FROM students ORDER BY score DESC LIMIT 10);

4. 按照年龄升序检索学生表的所有记录:

   SELECT * FROM students ORDER BY age ASC;

请注意，由于实际数据库设计可能涉及其他细节，比如成绩表的结构和外键引用，以上SQL语句仅供参考，并需要根据实际情况调整。

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。另外，你需要检查连接参数是否正确，包括用户名、密码、主机地址、端口号等。如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者检查网络连接是否正常。