第5节-分组函数

第五章数理统计的基础知识在前四章的概率论部分中，我们讨论了概率论的基本概念、思想和方法。

知道随机变量的统计规律性是通过随机变量的概率分布来全面描述的。

在概率论的许多问题中，概率分布通常是已知的或假设为已知的，在这一前提下我们去研究它的性质、特点和规律性，即讨论我们关心的某些概率、数字特征的计算以及对某些问题的判断、推理等。

但在许多实际问题中，所涉及到的某个随机变量服从什么分布我们可能完全不知道，或有时我们能够根据某些事实推断出分布的类型，但却不知道其分布函数中的某些参数。

例如：1、某种电子元件的寿命服从什么分布是完全不知道的。

2、检测一批灯泡是否合格，则每个灯泡可能合格，也可能不合格，则服从（0-1）分布，但其中的参数p未知。

对这类问题要深入研究，就必须知道与之相应的分布或分布中的参数。

数理统计要解决的首要问题就是：确定一个随机变量的分布或分布中的参数。

数理统计学是研究随机现象规律性的一门学科，它以概率论为理论基础，研究如何以有效的方式收集、整理和分析受到随机因素影响的数据，并对所考察的问题作出推理和预测，直至为采取某种决策提供依据和建议。

数理统计研究的内容非常广泛，可分为两大类：一是：怎样有效地收集、整理有限的数据资料。

二是：怎样对所得的数据资料进行分析和研究，从而对所考察对象的某些性质作出尽可能精确可靠的判断—本书中参数估计和假设检验。

第一节数理统计的基本概念一、总体与总体的分布在数理统计中，我们将研究对象的全体称为总体或母体，而把组成总体的每个元素称为个体。

总体中所包含的个体的个数称为总体的容量.容量为有限的总体称为有限总体；容量为无限的总体称为无限总体. 总体和个体之间的关系就是集合与元素之间的关系.在实际问题中，研究对象往往是很具体的事物或现象，而我们所关心的不是每一个个体的种种具体的特征，而是其中某项或某几项数量指标，记为X。

例如：研究一批灯泡的平均寿命时，该批灯泡的全体构成了研究的总体，其中每个灯泡就是个体。

excel 随机分组函数摘要：1.介绍Excel 随机分组函数2.随机分组函数的语法和参数3.随机分组函数的使用方法和示例4.总结随机分组函数的作用和应用场景正文：Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。

在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。

1.介绍Excel 随机分组函数Excel 随机分组函数是一种在Excel 中实现随机分组的函数，可以帮助用户实现对数据进行随机分组，从而实现更加公平的分组。

在Excel 中，随机分组函数主要包括“RAND()”和“RANDBETWEEN()”函数。

2.随机分组函数的语法和参数- RAND() 函数：语法：`=RAND()`参数：无返回值：返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。

- RANDBETWEEN() 函数：语法：`=RANDBETWEEN(bottom, top)`参数：- bottom：必需参数，指定随机数的最小值（包括）。

- top：必需参数，指定随机数的最大值（不包括）。

返回值：返回一个指定范围内的随机整数。

3.随机分组函数的使用方法和示例- 使用RAND() 函数：示例：`=RAND()`，返回一个大于等于0 且小于1 的随机数。

- 使用RANDBETWEEN() 函数：示例：`=RANDBETWEEN(1, 10)`，返回一个介于1 和10 之间的随机整数。

4.总结随机分组函数的作用和应用场景随机分组函数在Excel 中有着广泛的应用，尤其是在需要实现随机分组的情况下。

例如，在进行抽奖活动时，可以使用随机分组函数来实现随机抽奖；在进行问卷调查时，可以使用随机分组函数来实现随机抽样。

SQL分组函数在SQL中，分组函数（Group Functions）是一类用于对数据进行聚合操作的函数。

它们将多个行作为输入，根据指定的条件对这些行进行分组，并对每个分组应用聚合函数来计算结果。

这些函数通常用于SELECT语句的SELECT子句或HAVING子句中。

SQL中的常见分组函数包括：COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN。

下面将详细介绍每个函数的定义、用途和工作方式。

1. COUNT函数COUNT函数用于计算表中满足指定条件的行数。

它可以接受一个参数，也可以不带参数。

如果不带参数，则返回表中所有行的数量。

定义：COUNT(expression)用途：•计算表中满足指定条件的行数。

•统计某列非空值的数量。

•与GROUP BY子句一起使用时，可以统计每个分组中满足条件的行数。

工作方式：•如果不带参数，则返回表中所有行的数量。

•如果带有参数，则返回满足条件的行数。

示例：-- 返回表中所有行的数量SELECT COUNT(*) FROM table_name;-- 返回某列非空值的数量SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;-- 统计每个部门有多少员工SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;2. SUM函数SUM函数用于计算表中满足指定条件的行的某一列的总和。

它只能用于数值型数据。

定义：SUM(expression)用途：•计算表中满足指定条件的行的某一列的总和。

•与GROUP BY子句一起使用时，可以计算每个分组中某一列的总和。

工作方式：•返回满足条件的行中某一列值的总和。

示例：-- 计算表中所有行的某一列值的总和SELECT SUM(column_name) FROM table_name;-- 计算每个部门员工工资总和SELECT department, SUM(salary) FROM employees GROUP BY department;3. AVG函数AVG函数用于计算表中满足指定条件的行的某一列值的平均值。

六年级第一册第一章数的整除第1节整数和整除1.1 整数和整除的意义1.2 因数和倍数1.3 能被2，5整除的数第2节分解素因数1.4 素数、合数与分解素因数1.5 公因数与最大公因数1.6 倍数与最小公倍数拓展求三个整数的最小公倍数第二章分数第1节分数的意义和性质2.1 分数与除法2.2 分数的基本性质2.3 分数的大小比较第2节分数的运算2.4 分数的加减法2.5 分数的乘法2.6 分数的除法2.7 分数与小数的互化拓展无限循环小数与分数的互化2.8 分数、小数的四则混合运算2.9 分数运算的应用第三章比和比例第1节比和比例3.1 比的意义3.2 比的基本性质3.3 比例第2节百分比3.1 百分比的意义3.2 百分比的应用3.3 等可能事件第四章圆和扇形第1节圆的周长和弧长4.1 圆的周长4.2 弧长第2节圆和扇形的面积4.3 圆的面积4.4 扇形的面积六年级第二册第五章有理数第1节有理数5.1 有理数的意义5.2 数轴5.3 绝对值第2节有理数的运算5.4 有理数的加法5.5 有理数的减法5.6 有理数的乘法5.7 有理数的除法5.8 有理数的乘方5.9 有理数的混合运算5.10 科学记数法第六章一次方程〔组〕和一次不等式〔组〕第1节方程与方程的解6.1 列方程6.2 方程的解第2节一元一次方程6.3 一元一次方程及其解法6.4 一元一次方程的应用第3节一元一次不等式〔组〕6.5 不等式及其性质6.6 一元一次不等式的解法6.7 一元一次不等式组第4节一次方程组6.8 二元一次方程6.9 二元一次方程组及其解法6.10 三元一次方程组及其解法6.11 一次方程组的应用第七章线段与角的画法第1节线段的相等与和、差、倍7.1 线段的大小比较7.2 画线段的和、差、倍第2节角7.3 角的概念与表示7.4 角的大小比较、画相等的角7.5 画角的和、差、倍7.6 余角、补角第八章长方体的再认识第1节长方体的元素第2节长方体直观图的画法第3节长方体的棱与棱位置关系的认识第4节长方体中棱与平面位置关系的认识第5节长方体中平面与平面位置关系的认识七年级第一册第九章整式第1节整式的概念9.1 字母表示数9.2 代数式9.3 代数式的值9.4 整式第2节整式的加减9.5 合并同类项9.6 整式的加减第3节整式的乘法9.7 同底数幂的乘法9.8 幂的乘方9.9 积的乘方9.10 整式的乘法第4节乘法公式9.11 平方差公式9.12 完全平方公式第5节因式分解9.13 提取公因式发9.14 公式法9.15 十字相乘法9.16 分组分解法第6节整式的除法9.17 同底数幂的除法9.18 单项式处以单项式9.19 多项式除以单项式第十章分式第1节分式10.1 分式的意义10.2 分式的基本性质第2节分式的运算10.3 分式的乘除10.4 分式的加减10.5 可化为一元一次方程的分式方程10.6 整数指数幂及其运算第十一章图形的运动第1节图形的运动11.1 图形的平移第2节图形的旋转11.2 旋转11.3 旋转对称图形与中心对称图形11.4 中心对称第3节图形的翻折11.5 翻折与轴对称图形11.6 轴对称七年级第二册第十二章实数第1节实数的概念12.1 实数的概念第2节数的开方12.2 平方根和开平方12.3 立方根和开立方12.4 n次方根第3节实数的运算12.5 用数轴上的点表示实数12.6 实数的运算第4节分数指数幂12.7 分数指数幂第十三章相交线平行线第1节相交线13.1 邻补角、对顶角13.2 垂线13.3 同位角、内错角、同旁内角第2节平行线13.4 平行线的判定13.5 平行线的性质第十四章三角形第1节三角形的有关概念与性质14.1 三角形的有关概念14.2 三角形的内角和第2节全等三角形14.3 全等三角形的概念与性质14.4 全等三角形的判定第3节等腰三角形14.5 等腰三角形的性质14.6 等腰三角形的判定14.7 等边三角形第十五章平面直角坐标系第1节平面直角坐标系15.1 平面直角坐标系第2节直角坐标平面内点的运动15.2 直角坐标平面内点的运动八年级第一册第十六章二次根式第1节二次根式的概念和性质16.1 二次根式16.2 最简二次根式和同类二次根式第2节二次根式的运算16.3 二次根式的运算第十七章一元二次方程第1节一元二次方程的概念17.1 一元二次方程的概念第2节一元二次方程的解法17.2 一元二次方程的解法17.3 一元二次方程根的判别式第3节一元二次方程的应用17.4 一元二次方程的应用第十八章正比例函数和反比例函数第1节正比例函数18.1 函数的概念18.2 正比例函数第2节反比例函数18.3 反比例函数第3节函数的表示法18.4 函数的表示法第十九章几何证明第1节几何证明19.1 命题和证明19.2 证明举例第2节线段的垂直平分与角的平分线19.3 逆命题和逆定理19.4 线段的垂直平分线19.5 角的平分线19.6 轨迹第3节直角三角形19.7 直角三角形全等的判定19.8 直角三角形的性质19.9 勾股定理19.10 两点的距离公式八年级第二册第二十章一次函数第1节一次函数的概念20.1 一次函数的概念第2节一次函数的图像与性质20.2 一次函数的图像20.3 一次函数的性质第3节一次函数的应用20.4 一次函数的应用第二十一章代数方程第1节整式方程21.1 一元整式方程21.2 特殊的高次方程的解法第2节分式方程21.3 可化为一元二次方程的分式方程第3节无理方程21.4 无理方程第4节二元二次方程组21.5 二元二次方程和方程组21.6 二元二次方程组的解法第5节列方程〔组〕解应用题21.7 列方程〔组〕解应用题第二十二章四边形第1节多边形22.1 多边形第2节平行四边形22.2 平行四边形22.3 特殊的平行四边形第3节梯形22.4 梯形22.5 等腰梯形22.6 三角形、梯形的中位线第4节平面向量及其加减运算22.7 平面向量22.8 平面向量的加法22.9 平面向量的减法第二十三章概率初步第1节事件及其发生的肯能性23.1 确定事件和随机事件23.2 事件发生的可能性第2节事件的概率23.3 事件的概率23.4 概率计算举例九年级第一册第二十四章相似三角形第1节相似形24.1 放缩与相似形第2节比例线段24.2 比例线段24.3 三角形一边的平行线第3节相似三角形24.4 相似三角形的判定24.5 相似三角形的性质第4节平面向量的线性运算24.6 实数与向量相乘24.7 向量的线性运算第二十五章锐角的三角比第1节锐角的三角比25.1 锐角的三角比的意义25.2 求锐角的三角比的值第2节解直角三角形25.3 解直角三角形25.4 解直角三角形的应用第二十六章二次函数第1节二次函数的概念26.1 二次函数的概念第2节二次函数的图像26.2 特殊二次函数的图像26.3 二次函数kmxay++=2)(的图像九年级第二册第二十七章圆与多边形第1节圆的基本性质27.1 圆确实定27.2 圆心角、弧、弦、弦心距之间的关系27.3 垂径定理第2节直线与圆、圆与圆的位置关系27.4 直线与圆的位置关系27.5 圆与圆的位置关系第3节正多边形与圆27.6 正多边形与圆第二十八章统计初步第1节统计的意义28.1 数据整理与表示28.2 统计的意义第2节基本的统计量28.3 表示一组数据平均水平的量28.4 表示一组数据波动程度的量28.5 表示一组数据分布的量28.6 统计实习九年级拓展第一章一元二次方程与二次函数第1节一元二次方程的根与系数关系1.1 一元二次方程的根与系数关系第2节二次函数的解析式1.2 二次函数与一元二次方程1.3 二次函数解析式确实定第二章直线与圆第1节圆的切线2.1 圆的切线第2节与圆有关的角及线段2.2 与圆有关的角2.3 与圆有关的线段第3节圆内接四边形2.4 圆内接四边形高一上第一章集合与命题一集合二四种命题的形式三充分条件与必要条件1.5充分条件、必要条件第二章不等式第三章函数的基本性质第四章幂函数、指数函数和对数函数〔上〕一幂函数二指数函数高一下第四章幂函数、指数函数和对数函数〔下〕三对数四反函数五对数函数六指数方程和对数方程第五章三角比一任意角的三角比二三角恒等式5.4两角和与差的正弦、余弦和正切5.5二倍角与半角的正弦、余弦和正切三解斜三角形5.6正弦定理、余弦定理和解斜三角形第六章三角函数一三角函数的图像及性质()siny A xωφ=+的图像与性质二反三角函数与最简三角方程高二上第七章数列与数学归纳法一数列二数学归纳法—猜想—证明三数列的极限第八章平面向量的坐标表示第九章矩阵和行列式初步一矩阵二行列式第十章算法初步高二下第十一章坐标平面上的直线第十二章圆锥曲线第十三章复数高三上第十四章空间直线与平面第十五章简单集合体一多面体二旋转体三几何体的外表积、体积和球面距离第十六章排列组合与二项式定理Ⅰ——乘法原理Ⅱ——加法原理高三下第十七章概率论初步第十八章基本统计方法。

python 的分组函数Python的分组函数是指在Python编程语言中，用于将数据集合按照特定的规则进行分组的函数。

分组函数在数据处理和分析中起着非常重要的作用，可以帮助我们更加高效地处理和分析大量的数据。

一、groupby函数groupby函数是Python中最常用的分组函数之一，它可以根据指定的键对数据进行分组。

在使用groupby函数之前，首先需要导入itertools模块。

1. 函数原型：itertools.groupby(iterable, key=None)2. 参数解释：iterable：可迭代对象，表示要进行分组的数据集合。

key：可选参数，表示用于分组的键，可以是一个函数或者是一个属性名。

3. 返回值：返回一个迭代器，每个元素都是一个包含分组键和分组对象的元组。

4. 示例代码：```import itertoolsdata = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]groups = itertools.groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```以上代码将输出：```1 [1, 1]2 [2, 2]3 [3, 3]4 [4]5 [5, 5]```二、pandas的groupby函数pandas是Python中用于数据分析的重要库，它提供了更高级的分组函数，可以方便地对数据进行分组和聚合操作。

1. 函数原型：DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)2. 参数解释：by：用于分组的列名、函数或者多列名的列表。

axis：指定按照哪个轴进行分组，默认为0表示按照行进行分组。

level：指定分组的层级。

分组函数python分组函数是编程中常用的一种函数，它可以将数据按照特定的条件进行分类和分组。

在Python中，我们可以使用内置的函数或者第三方库来实现分组函数的功能。

本文将介绍Python中常用的分组函数及其用法，帮助读者更好地理解和运用这些函数。

一、groupby函数groupby函数是Python内置的一个分组函数，它可以根据指定的键对数据进行分组。

具体用法如下：groupby(iterable[, key])其中，iterable表示要进行分组的数据集，可以是列表、元组、字符串等可迭代对象；key是一个函数，它接受一个参数并返回一个用于分组的键。

如果不指定key，默认使用元素本身作为键。

groupby函数返回一个迭代器，它包含了分组后的数据。

我们可以通过遍历迭代器来获取分组后的数据。

示例代码如下：```from itertools import groupbydata = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]groups = groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```运行结果如下：```1 [1]2 [2, 2]3 [3, 3, 3]4 [4, 4, 4, 4]```在这个例子中，我们将列表data进行了分组，按照相同的元素进行了分类。

可以看到，输出结果中每个元素都和它所属的分组一起打印出来了。

二、pandas库中的分组函数除了内置的groupby函数，我们还可以使用第三方库pandas中的分组函数来进行更复杂的分组操作。

pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了丰富的函数和方法来处理数据。

下面我们来介绍pandas中常用的分组函数：groupby、agg、transform和apply。

1. groupby函数pandas中的groupby函数与内置的groupby函数类似，但它提供了更多的功能和选项。

Oracle analysis function（Oracle分析函数）ORACLE advanced function application- grouping function1, ROLLUPTotal, subtotal -- statistical standards and the corresponding dimension of the packet- decrease from right to left: group by rollup (a, B, c): A, B, C; a, B (C; a (b total), C subtotal total);--1)CALL VPD_PKG.SET_CONTEXT_COMPID ('-1');SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, ROLLUP (A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));--2) partial rollup groupingFor after grouping, sum of a.typeidSELECT, A.DWDH, A.YEAR, A.TYPEID, COUNT (*)FROM XTYWBILL AGROUP, BY, A.DWDH, A.YEAR, ROLLUP (A.TYPEID);2, CUBE--rollup can only "right to left", such as the need for a full range of dimensions for statistics, you need to use the cube function--1)SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, CUBE (A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));--2) cube: can summaries and subtotals do not need to remove some.SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, A.VPD_COMPID, CUBE (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));3, GROUPING SETS- Description: focus only on some dimensions of the single packet, subtotal--group, by, grouping, sets (a, B, c) are equivalent to group,by, a, group, by, B, group, by, C- these three groups of union all results--1)SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*) FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, GROUPING, SETS (A.VPD_COMPID, TO_CHAR(A.TTIME,'MM'));--2) partial grouping sets grouping- sum based on group by, only pay attention to the subtotal SELECT, A.DWDH, A.YEAR, A.TYPEID, COUNT (*)FROM XTYWBILL AGROUP, BY, A.DWDH, GROUPING, SETS (A.YEAR, A.TYPEID); SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*) FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, A.VPD_COMPID, GROUPING, SETS (TO_CHAR(A.TTIME,'MM'));4, CUBE, ROLLUP as the parameters of GROUPING SETS--grouping sets operations are grouped only on single columns without providing aggregate functionality, and if grouping sets is required, aggregate functionality is provided,- then you can use rollup or cube as the parameters of the grouping sets, such as the following statement to provide aggregate functionality:SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), AS, TTIME, COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, GROUPING, SETS (ROLLUP (A.VPD_COMPID), ROLLUP (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));This statement yields two total rows, because rollup or cube is the parameter of grouping sets, which is equivalent to eachUnion all for --rollup and cube operations. So the above statement is equivalent to:SELECT, A.VPD_COMPID, NULL, AS, TTIME, COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP BY ROLLUP (A.VPD_COMPID)UNION ALLSELECT, NULL, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, ROLLUP (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));5, combination column grouping brief introduction:- grouping methods: rollup (a, B, c), <=>group, by, a, B, C, group, by, a, B, group, by, null- grouping methods: rollup (a, (B, c)), <=>group, by, a, B, C, group, by, a, group, by, null- grouping mode: rollup (a, B),汇总（C）< = >组，B、C组，B；；组，C组由；组；C组为空；——分组方式：汇总（A，B），（C）分组集< = >组，B、C组，C；C 组的；——分组方式：汇总（一），汇总（B），汇总（C）<= >组由；组B；C组；组的，B组，C；；组B、C；A，B，C组；组由空6、分组函数——为了区别哪些是小计，分组函数派上用场了！选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '），计数（*），分组（a.vpd_compid），分组（to_char（a.ttime，'mm '）），解码（分组（a.vpd_compid），1，“所有单位'，a.vpd_compid）vpd_compid，解码（to_char（a.ttime，'mm '），1，“所有月份'，to_char（a.ttime，'mm '））时间从xtbill2011一组汇总（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））；——过滤某些分组结果选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '），计数（*），分组（a.vpd_compid），分组（to_char（a.ttime，'mm '）），解码（分组（a.vpd_compid），1，“所有单位'，a.vpd_compid）vpd_compid，解码（to_char（a.ttime，'mm '），1，“所有月份'，to_char（a.ttime，'mm '））时间从xtbill2011一组汇总（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））具有分组（a.vpd_compid）= 1或分组（to_char（a.ttime，'mm '））= 0；7、grouping_id函数——可用汇总或立方体与grouping_id组合运用，过滤出想要的分组统计信息选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm”），grouping_id （a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '）），计数（*）从xtbill2011一集团通过立方体（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））有grouping_id（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））= 2；——1,2,3,0——grouping_id（A，B，C）过滤分组结果分组级别位向量grouping_id结果A，B，C 0 0 0 0A，B 0 0 1 10，1，1，3汇总1 1 1 78、group_id函数——判断重复的分组选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm”）为时间，group_id() ID，计数（*）从xtbill2011一通过分组套组（汇总（a.vpd_compid），汇总（to_char（a.ttime，'mm '）））有group_id() = 0；9、实例应用说明：下拉表；创建表T（order_date日期--订购日期order_no号--订购号order_book VARCHAR2（10），--订购书籍order_fee号--订单总金额order_num数）；插入T选择to_date（'2010-05-01 '，'yyyy-mm-dd '）+水平，trunc（dbms_random。

分组排序函数——row_number（）1、MySQL8.0以上版本用法1：无分组排序Row_number() OVER(ORDER BY 字段 DESC)例如：Row_number() OVER(ORDER BY 学生成绩 DESC)表示不分班级，所有学生的成绩从高到低排序用法2：分组排序ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 字段1 ORDER BY 字段2 DESC)表示根据字段1分组，在分组内部根据字段2排序，这个函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号例如：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 班级 ORDER BY 学生成绩 DESC)表示根据“班级”分组，在每个“班级”内部根据“学生成绩”排序，这个函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号解释：ROW_NUMBER( ) 起到了编号的功能partition by 将相同数据进行分区order by 使得数据按一定顺序排序2、MySQL5.7版本用法1：无分组排序例如：计算销售人员的销售额,结果按从高到低排序，查询结果中要包含销售的排名SET @rank ：= 0;SELECTA.*,@rank := @rank + 1 AS rankFROM( SELECT sales_name, sum( sales ) FROM spm_orderGROUP BY sales_nameORDER BY sum( sales ) DESC ) A用法2：分组排序例：计算销售人员在不同城市的销售额；要求：结果根据销售人员在不同城市的销售额进行分组排序（降序），并且查询结果要包含分组排名SET @r := 0,@type := '';SELECT@r :=CASE WHEN @type = a.sales_name THEN@r + 1 ELSE 1END AS rowNum,@type := a.sales_name AS type,a.*FROM( SELECT sales_name, city, sum( sales ) FROM spm_orderGROUP BY sales_name, cityORDER BY sales_name, sum( sales ) DESC ) a;。

分组统计数据说明:group by是sql中对数据表中的数据进行分组的，在select列表中出现的字段必须全部出现在group by 字段中，出现在聚合函数中的字段在group by中可有可无，没有出现在select列表中的字段在group by中也可以使用。

在group by中不可以使用列别名。

语法：select column_name,aggregate_function(column_name) from table_name where column_name operator value group by column_name(1)分组计算数据a.本实例利用sum（）函数和group by计算图书销售表（Booksales）中图书的总销售额select b_code,sum(b_price) from Booksales group by b_codeb.本实例利用avg（）函数和group by 计算学生表信息(studenttable) 中男生和女生的平均年龄select studentsex,avg(studentage) from studenttable group by studentsexc.本实例利用max（）函数和group by 计算学生信息表(studenttable)中男生和女生的最大年龄select studentsex,max(studentage) from studenttable group by studentsexd.本实例利用min（）函数和group by 计算学生信息表(studenttable)中男生和女生的最小年龄select studentsex,min(studentage) from studenttable group by studentsex(2)group by and all说明：本实例中利用了group by子句和all关键字，在group by 子句中使用all关键字，只有在sql语句中包含where子句时，all才有意义。