怎样按时间段分组?

coolbye 2003-06-26 11:33:01

有一个表,里面有时间字段
现在想按时间段来统计记录数,不知要怎么做?

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coolbye 2003-06-26

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不是按时间分组,是按一段段的时间分组
就是想统计几段时间内的记录数,在一个表中返回
例,想取'2003-01-12 12:00:00'到'2003-02-12 10:00:00'和'2003-03-12 12:00:00到2003-04-12 10:00:00'中的记录个数,在一个表中返回

cainiao000 2003-06-26

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group by ...

CrazyFor 2003-06-26

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group by right(convert(char(19),时间字段,120),8)

工作中要求对日志表中的时间戳字段进行分组。分组的条件是，相隔 1分钟间隔的被分到一组。数据库表是这样的 SELECT COUNT(log_id) AS u_count FROM logdb.`log` GROUP BY TIMESTAMP-TIMESTAMP%(1*60) 其中timestamp 是数据库时间字段。括号中的1 是间隔时间，1分钟。如果是1小时，就写60，如果是30s 就写0.5 结果那被分组的id 如何解决呢？分完组我们还需要哪些记录被分到哪些组了。我们可以这么做。 SELECT COUNT(log_id) AS u_count ,GROUP_CONCAT

工作中要求对日志表中的时间戳字段进行分组。分组的条件是，相隔 1分钟间隔的被分到一组。数据库表是这样的 SELECT COUNT(log_id) AS u_count FROM logdb.`log` GROUP BY TIMESTAMP-TIMESTAMP%(1*60) 结果那被分组的id 如何解决呢？分完组我们还需要哪些记录被分到哪些组了。我们可以这么做。 SELECT COUNT(log_id) AS u_count ,GROUP_CONCAT(DISTINCT log_id ORD

Java8根据时间段分组

也许你在找^{}。它允许您按时间间隔对数据帧中的行进行分组，前提是数据帧具有日期时间索引。(请注意，MaxU's solution演示了如何在不使用DatetimeIndex的情况下按时间间隔分组。)import pandas as pddf = pd.DataFrame({'T': ['2015-12-30 22:30:00.0','2015-12-30 22:35:00.0','2015-12...

说明：一下是自定义7天为一个时间段的分组统计select datediff(ms_time, '开始时间') div 7 as time , count(*) count,sum(money) moneyfrom merchant_statisticsWHERE ms_time BETWEEN '2019-02-02' and '2019-03-02'group by (datediff(ms_t...

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