group-by

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    1答えて

    : ALTER PROCEDURE [StoredProcedure] @abcID int = null -- optional param SELECT columnJ, columnK, Count(eID) AS Num, Sum(OutXYZ) as TotalProdXYZ, Sum(RawXYZ) as TotalRawXYZ FROM [v_ViewTable] WHE

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    1答えて

    私は以下のような表を持っています。 ID2の各別個の値と時刻に(0,1,2,3,4)のID3を持つ行を選択する必要があります。次に、5つの列に 'Val'を表示し、空の列に0を入力します。 すなわち ID1 ID2 ID3 Val Time 1 224 0 224 10 2 224 1 48 10 3 224 4 270 15 4 224 5 1000 27

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    1答えて

    私はトラフィック統計を記録するはずの2つのテーブルを持っています。最初は訪問者情報を含み、2つ目は訪問されたページを含みます。 次に、訪問数でソートされたブラウザーのリストを取得すると思われるこのクエリがあります。 SELECT tu.browser, COUNT(tp.id) AS count FROM t_users tu LEFT JOIN t_pages tp ON tu.id

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    2答えて

    は ID,PName columns tbltasksを持っている私は、ステータスを取得するためのクエリを記述しようとしています ID,PID,TaskDescription,Owner,Status を持っていますいくつのタスクがすべてのプロジェクトのオープン状態とクローズ状態にあるかを示すプロジェクトの数 出力は PName|Open|Closed ようになり、私はいくつかのサブク

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    1答えて

    私はデータフレームを持っている、私は同じデータフレーム上の2つの異なるグループにする必要があります。 +----+-------+--------+----------------------------+ | id | type | item | value | timestamp | +----+-------+--------+----------------------------

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    私はこのデータフレームを使用しています: Fruit Date Name Number Apples 10/6/2016 Bob 7 Apples 10/6/2016 Bob 8 Apples 10/6/2016 Mike 9 Apples 10/7/2016 Steve 10 Apples 10/7/2016 Bob 1 Oranges 10/7/2016 Bob 2 Orange

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    2答えて

    カテゴリと値を持つデータフレームがあります。値に最も近い各カテゴリの値を見つける必要があります。私は近いと思いますが、元のデータフレームにargsortの結果を適用すると、正しい結果を得られません。例えば 、入力、出力、以下のコードで定義された場合にのみ(a, 1, True)、(b, 2, True)、(c, 2, True)を有するべきであり、他のすべてのisClosest Valuesは偽で

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    1答えて

    私は私のデータを抽出 fluo <- read.csv("data/ctd_SOMLIT.csv", sep=";", stringsAsFactors=FALSE) 動作しません+ GROUP_BYを要約するために適用されます fluo$day <- day(as.POSIXlt(fluo$DATE, format = "%Y-%m-%d")) fluo$month <- month(as

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    1答えて

    私は販売テーブルを持っており、各メンバーに過去3ヶ月間に最も頻繁に買い物をしたいと思っています。次のクエリでは、すべてのストアのすべてのメンバーが取得されますが、メンバーごとにストアが1つだけ必要です。 SELECT member_id, store_id, COUNT(DISTINCT docket) as docket_count, SUM(dollar_amount) as dollars

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    1答えて

    私は2つの変数を持つdata.frameを持っています。私はそれらをvar1でグループ化し、var2のすべてのxをそのグループの一意の異なる値に置き換える必要があります。例えば : var1 var2 1 1 a 2 2 a 3 2 x 4 3 b 5 4 c 6 5 a 7 6 c 8 6 x 9 7 c 10 8 x 11 8 b 12 8 b 13