Понимание окон, объединений и агрегаций на примерах кода

“Окно, соединения и агрегаты” действительно на английском языке. Позвольте мне объяснить эти концепции и предоставить вам примеры кода для каждой. Итак, начнем:

  1. Окно.
    Окно — это разделение данных на более мелкие, управляемые разделы или окна для анализа или обработки. Он позволяет выполнять вычисления над определенным подмножеством данных, а не над всем набором данных.

Пример кода с использованием SQL:

SELECT 
    customer_id,
    order_date,
    order_amount,
    SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS cumulative_amount
FROM
    orders;

В этом примере функция SUMприменяется к разделу данных, определенному столбцом customer_idи упорядоченному по столбцу order_date. Он рассчитывает совокупную сумму заказа для каждого клиента.

  1. Соединения.
    Объединения объединяют строки из двух или более таблиц на основе связанных столбцов. Они позволяют извлекать данные, распределенные по нескольким таблицам, путем указания того, как эти таблицы связаны.

Пример кода с использованием SQL:

SELECT 
    customers.customer_id,
    customers.customer_name,
    orders.order_id,
    orders.order_date
FROM
    customers
JOIN
    orders ON customers.customer_id = orders.customer_id;

В этом примере выполняется внутреннее соединение между таблицами customersи ordersна основе столбца customer_id. Он извлекает идентификатор клиента, имя клиента, идентификатор заказа и дату заказа для сопоставления записей в обеих таблицах.

  1. Агрегации.
    Агрегации включают в себя вычисление сводной статистики или показателей на основе набора данных. Они позволяют рассчитывать такие значения, как суммы, средние значения, значения, минимумы, максимумы и т. д., по одному или нескольким столбцам.

Пример кода с использованием Python и pandas:

import pandas as pd
data = {'Product': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Sales': [100, 200, 150, 300, 120, 250]}
df = pd.DataFrame(data)
total_sales = df['Sales'].sum()
average_sales = df['Sales'].mean()
max_sales = df['Sales'].max()
print('Total Sales:', total_sales)
print('Average Sales:', average_sales)
print('Max Sales:', max_sales)

В этом примере Python с использованием библиотеки pandas мы создаем DataFrame с двумя столбцами: «Продукт» и «Продажи». Затем мы рассчитываем общий объем продаж, средний объем продаж и максимальный объем продаж, используя соответствующие функции агрегирования.