怎样对表格中的数据进行小时的提取

您可以使用SQL语句中的MIN函数来提取表格中的数据进行小时的提取。例如，如果您有一个名为"sales"的表格，其中包含日期和销售额两列，您可以使用以下SQL语句来提取每天的最小销售额：

SELECT DATE, MIN(SALES) FROM SALES GROUP BY DATE;

这将返回一个结果集，其中包含每天的日期和最小销售额。

相关问题

如果一个Excel表格里存储了两个单元楼184户人家冬季按每小时记录一次的供暖温度，住户编号从1到184，如何利用Python将两个单元楼的数据分别提取存入新的表格？每单元楼有92户人家

可以使用Python中的pandas库和numpy库来实现。

首先，需要读取原始Excel表格数据，可以使用pandas的read_excel方法：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

读取后的数据存储在DataFrame对象df中。

接下来，可以根据要求将df中的数据进行分组，以实现分别提取两个单元楼的数据。可以使用pandas的groupby方法：

groups = df.groupby('单元楼编号')

其中，'单元楼编号'是原始表格中存储单元楼编号的列名，可以根据实际情况进行修改。

然后，可以通过遍历groups对象，将分组后的数据存储到新的Excel表格中。可以使用pandas的ExcelWriter方法：

import numpy as np

writer = pd.ExcelWriter('新表格.xlsx')

for name, group in groups:
    # 获取单元楼编号
    number = int(name)
    # 每单元楼有92户人家
    for i in range(1, 93):
        # 获取住户编号
        resident_number = (number - 1) * 92 + i
        # 获取对应的数据
        data = group[group['住户编号'] == resident_number]
        # 将数据存储到新表格中
        sheet_name = str(number) + '-' + str(i)
        data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

writer.save()

其中，name表示分组的名称，也就是单元楼编号；group表示对应的数据，可以通过to_excel方法将其存储到新的Excel表格中。

完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始Excel表格
df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

# 分组
groups = df.groupby('单元楼编号')

# 存储到新的Excel表格中
writer = pd.ExcelWriter('新表格.xlsx')

for name, group in groups:
    # 获取单元楼编号
    number = int(name)
    # 每单元楼有92户人家
    for i in range(1, 93):
        # 获取住户编号
        resident_number = (number - 1) * 92 + i
        # 获取对应的数据
        data = group[group['住户编号'] == resident_number]
        # 将数据存储到新表格中
        sheet_name = str(number) + '-' + str(i)
        data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

writer.save()

注意，上述代码中的文件名需要根据实际情况进行修改。

sql 统计0点到24点 每一小时 表中一列时间数据 出现的次数

可以使用 `DATEPART` 函数和 `GROUP BY` 子句来统计表格中某一列时间数据在 0 点到 24 点每个小时出现的次数。具体的 SQL 语句如下：

SELECT DATEPART(hour, time_column) AS hour, COUNT(*) AS count
FROM my_table
WHERE time_column >= DATEADD(day, DATEDIFF(day, 0, GETDATE()), 0)
GROUP BY DATEPART(hour, time_column)

解释一下上面的 SQL 语句：

- `DATEPART(hour, time_column)` 函数用于提取 `time_column` 列中的小时数。
- `COUNT(*)` 函数用于统计每个小时数出现的次数。
- `WHERE` 子句用于限制 `time_column` 列的取值范围，只统计当天的数据。
- `GROUP BY` 子句用于按照小时数对数据进行分组。

这样，执行以上 SQL 语句将会得到一个包含小时数和出现次数的查询结果。