Comment utiliser MySQL pour terminer la génération de données dans Excel

Excel est l'outil le plus couramment utilisé dans l'analyse des données. Cet article compare les fonctions de MySQL et d'Excel pour présenter comment utiliser MySQL pour effectuer la génération de données, le nettoyage des données, le prétraitement ainsi que la classification et le filtrage des données les plus courants dans Excel. Opérations de classification, d’agrégation et de pivotement des données. Dans cet article, nous présentons les parties 5, 6 et 7, l'extraction des données, le filtrage des données, ainsi que le résumé et la perspective des données. Cet article présente principalement des informations pertinentes sur la façon d'utiliser MySQL pour terminer la génération de données dans Excel. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

5. Extraction de données

La cinquième partie est l'extraction de données, qui est également la tâche la plus courante dans l'analyse des données. Ce qui suit décrit comment utiliser chaque fonction.

Extraire les données par colonnes

#按列提取 SELECT city FROM data1;

Extraire les données par lignes

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

Extraire les données par emplacement

#按位置提取
SELECT * FROM data1 LIMIT 2,5;

Extraire les données selon les conditions

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

6, filtrage des données

La sixième partie Le filtrage des données utilise les trois conditions AND, OR, NOT et supérieur, inférieur et égal pour filtrer les données et effectuer le comptage et la sommation. Semblable à la fonction de filtre et aux fonctions countifs et sumifs dans Excel.

Filtrer par conditions (AND, OR, NOT)

La fonction "Filtre" est fournie sous le répertoire de données Excel, qui permet de filtrer le tableau de données selon différentes conditions. WHERE est utilisé dans MySQL pour terminer l'opération de filtrage. Avec les fonctions sum et count, il peut également réaliser les fonctions sumif et countif dans Excel.

#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');

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

#数据筛选(不等于)
SELECT * FROM data1 WHERE city !='beijing';

#数据筛选like(模糊筛选)
SELECT * FROM data1 WHERE city LIKE 'bei%';

#筛选后计数 countif
SELECT COUNT(id) AS id_count FROM data1 WHERE city='shanghai'AND age>30;

#筛选后求和 sumtif
SELECT SUM(price) AS price FROM data1 WHERE city=&#39;beijing&#39; AND age<30;

#筛选后求均值 averageif
SELECT AVG(price) AS avg_price FROM data1 WHERE city !='beijing';

7, Classification et pivotement des données

La septième partie consiste à classer et résumer les données. L'utilisation de la classification et du pivotement dans Excel peut résumer les données selon des dimensions spécifiques. La fonction principale utilisée dans MySQL est GROUP BY. et CAS QUAND. Ce qui suit décrit comment utiliser ces deux fonctions.

Sous-classification et résumé

Excel fournit la fonction "Sous-classification et résumé" sous le répertoire de données, qui peut résumer le tableau de données en fonction des champs spécifiés et des méthodes de résumé. Dans MySQL, GROUP BY est utilisé pour effectuer les opérations correspondantes et peut prendre en charge la classification et l'agrégation à plusieurs niveaux.

GROUP BY est une fonction de classification et d'agrégation. La méthode d'utilisation est très simple. Spécifiez simplement le nom de la colonne à regrouper. en même temps. Appuyez sur GROUP BY. Les noms de colonnes sont regroupés dans l'ordre dans lequel ils apparaissent. En même temps, il est nécessaire de formuler une méthode de synthèse après regroupement. Les deux méthodes courantes sont le comptage et la sommation.

#单列分类汇总
SELECT city,COUNT(id) AS id_count FROM data1 GROUP BY city ORDER BY id_count;

#多列分类汇总
SELECT city,colour,ROUND(SUM(price),2) AS id_count FROM data1 GROUP BY city,colour;

Tableau croisé dynamique

La fonction "Tableau croisé dynamique" est fournie sous le répertoire d'insertion dans Excel pour analyser le tableau de données en fonction de paramètres spécifiques. dimensions. La fonctionnalité de tableau croisé dynamique n'est pas directement fournie dans MySQL. Mais le même effet est obtenu grâce à la fonction CASE WHEN.

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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