mysqlを使用してExcelでデータ生成を完了する方法

Excel は、データ分析で最も一般的に使用されるツールです。この記事では、mysql と Excel の機能を比較し、mysql を使用してデータ生成、データ クリーニング、前処理、最も一般的なデータ分類、データ フィルタリング、および分類の概要を完了する方法を紹介します。 Excel での操作や、データ ピボットなどの操作も可能です。この記事では、パート 5、6、7、データ抽出、データ スクリーニング、データの概要と視点について紹介します。この記事では、mysql を使用して Excel でデータ生成を完了する方法に関する関連情報を主に紹介します。必要な友人は参考にしてください。

5. データ抽出

5 番目の部分はデータ抽出です。これは、データ分析で最も一般的なタスクでもあります。各機能の使い方を説明します。

列でデータを抽出

#按列提取 SELECT city FROM data1;

行でデータを抽出

#按行提取
SELECT * FROM data1 WHERE city='beijing';

場所でデータを抽出

#按位置提取
SELECT * FROM data1 LIMIT 2,5;

条件でデータを抽出

#按条件提取并计算
SELECT AVG(price) FROM data1 WHERE city=&#39;beijing&#39; AND age<25;

6. データのフィルタリング

6 番目の部分は、「より大きい」、「より小さい」、「等しい」の 3 つの条件を使用してデータをフィルタリングし、カウントと合計を実行します。 Excel のフィルター関数や countifs 関数、sumifs 関数と似ています。

条件（AND、OR、NOT）によるフィルタリング

Excelデータディレクトリの下に「フィルタ」機能があり、さまざまな条件に従ってデータテーブルをフィルタリングするために使用されます。 mysql で WHERE を使用してフィルタリング操作を完了すると、sum 関数と count 関数を使用して Excel の sumif 関数と countif 関数の機能を実現することもできます。 ️

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分類と集計

Excelでは、データディレクトリの下に「分類と集計」機能があり、指定したフィールドや集計方法に従ってデータテーブルを集計することができます。対応する操作は mysql の GROUP BY によって完了され、マルチレベルの分類と集計がサポートされます。

#数据筛选AND
SELECT * FROM data1 WHERE city='shanghai' AND age>30;

#数据筛选IN
SELECT * FROM data1 WHERE city IN ('shanghai','beijing');

数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式，并且功能上比GROUP BY要强大一些。下面的代码中设定city为行字段，colour为列字段，price为值字段，计算price金额。

#查看原始数据表
SELECT * FROM data1;

#使用CASE WHEN进行数据透视
CREATE VIEW data_Items AS (
 SELECT
 data1.city,
 CASE WHEN colour = "A" THEN price END AS A,
 CASE WHEN colour = "B" THEN price END AS B,
 CASE WHEN colour = "C" THEN price END AS C,
 CASE WHEN colour = "F" THEN price END AS F
 FROM data1
);

#查看结果
SELECT * FROM data_Items;

#对字段进行求和汇总
CREATE VIEW data1_Extended_Pivot AS (
 SELECT
 city,
 SUM(A) AS A,
 SUM(B) AS B,
 SUM(C) AS C,
 SUM(F) AS F
 FROM data_Items
 GROUP BY city
);

#查看结果
SELECT * FROM data1_Extended_Pivot;

#对空值进行处理
CREATE VIEW data1_Extended_Pivot_Pretty AS (
 SELECT 
 city, 
 COALESCE(A, 0) AS A, 
 COALESCE(B, 0) AS B, 
 COALESCE(C, 0) AS C,
 COALESCE(F, 0) AS F
 FROM data1_Extended_Pivot
);

#查看数据透视结果
SELECT * FROM data1_Extended_Pivot_Pretty;

大家在开发过程中可能会经常遇到，现在就跟着本文尝试操作一下吧。

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