데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 mysql을 사용하여 Excel에서 데이터 생성을 완료하는 방법

mysql을 사용하여 Excel에서 데이터 생성을 완료하는 방법

Dec 08, 2017 am 09:44 AM
excel mysql 사용

Excel은 데이터 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 도구입니다. 이 기사에서는 mysql을 사용하여 데이터 생성, 데이터 정리, 전처리 및 가장 일반적인 데이터 분류, 데이터 필터링 및 분류 요약을 완료하는 방법을 소개하기 위해 mysql과 Excel의 기능을 비교합니다. Excel에서는 데이터 피버팅과 같은 작업도 가능합니다. 이번 글에서는 5, 6, 7부, 데이터 추출, 데이터 스크리닝, 데이터 요약 및 관점을 소개합니다. 이 글은 mysql을 이용해 엑셀에서 데이터 생성을 완료하는 방법에 대한 관련 정보를 주로 소개하고 있습니다.

5. 데이터 추출

다섯 번째 부분은 데이터 추출인데, 이는 데이터 분석에서 가장 일반적인 작업이기도 합니다. 다음은 각 기능의 사용법을 설명합니다.

열별 데이터 추출

#按列提取 SELECT city FROM data1;

행별 데이터 추출

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

#按位置提取
SELECT * FROM data1 LIMIT 2,5;
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조건별 데이터 추출

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

여섯 번째 부분은 데이터 필터링입니다. AND, OR, NOT의 세 가지 조건을 초과, 미만, 같음으로 사용하여 데이터를 필터링하고 계산 및 합산을 수행합니다. Excel의 필터 기능, countifs 및 sumifs 기능과 유사합니다.

조건(AND, OR, NOT)으로 필터링

"필터" 기능은 Excel 데이터 디렉터리 아래에 제공되며, 다양한 조건에 따라 데이터 테이블을 필터링하는 데 사용됩니다. WHERE는 mysql에서 필터링 작업을 완료하는 데 사용되며 sum 및 count 함수를 사용하여 Excel에서 sumif 및 countif 함수의 기능을 구현할 수도 있습니다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

#数据筛选AND
SELECT * FROM data1 WHERE city=&#39;shanghai&#39; AND age>30;
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#数据筛选IN
SELECT * FROM data1 WHERE city IN (&#39;shanghai&#39;,&#39;beijing&#39;);
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ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

7, 데이터 분류, 요약 및 관점

7번째 부분은 분석입니다. Excel의 데이터 소계, 소계 및 피벗을 사용하여 특정 차원에 따라 데이터를 요약할 수 있습니다. mysql에서 사용되는 주요 기능은 GROUP BY 및 CASE WHEN입니다. 다음은 이 두 기능을 사용하는 방법을 설명합니다.

분류 및 요약

Excel은 데이터 디렉토리 아래에 지정된 필드 및 요약 방법에 따라 데이터 테이블을 요약할 수 있는 "분류 및 요약" 기능을 제공합니다. 해당 작업은 mysql의 GROUP BY를 통해 완료되며 다단계 분류 및 집계가 지원될 수 있습니다.

GROUP BY는 분류 및 집계를 위한 함수입니다. 사용 방법은 매우 간단합니다. 그룹화할 열 이름을 지정하면 됩니다. 또한 그룹별로 여러 개의 열 이름을 동시에 지정할 수도 있습니다. 열 이름이 나타나는 순서입니다. 동시에 그룹화 후 요약 방법을 공식화할 필요가 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 방법은 계산과 합산입니다.

#数据筛选OR
SELECT * FROM data1 WHERE city=&#39;shanghai&#39; OR age>30;
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#数据筛选(不等于)
SELECT * FROM data1 WHERE city !=&#39;beijing&#39;;
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PivotTable

"PivotTable" 기능은 Excel의 insert 디렉터리에 제공됩니다. 데이터 표는 특정 측정기준으로 요약됩니다. 피벗 테이블 기능은 mysql에서 직접 제공되지 않습니다. 그러나 CASE WHEN 함수를 통해서도 동일한 효과를 얻을 수 있습니다.

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;
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#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
);
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#查看结果
SELECT * FROM data_Items;
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#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
);
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#查看结果
SELECT * FROM data1_Extended_Pivot;
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#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
);
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#查看数据透视结果
SELECT * FROM data1_Extended_Pivot_Pretty;
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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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