msyql单表统计查询疑难问题

沧海一声啸! 2013-01-21 09:20:00
数据库中有类似这么样的一张表
A(ID) B(手机IMEI) C(手机IP) D(手机软件)
1 L 1 Z
2 L 2 X
3 1 C
4 M 5 Z
5 M 5 H
6 5 I
....
大概9万多条记录,里面的值我用字母和数字简单的代替了。

上表中3行和6行分别应该是L和M但是没有存进去,我想通过这个表查到此表中到底有多少手机,每个手机都下载了哪些软件。
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WWWWA 2013-01-22
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只有将空缺的内容补上再统计
wxx0801 2013-01-22
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select B,count(1) ,GROUP_CONCAT(D) from talbe_name group by B
ACMAIN_CHM 2013-01-22
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复制到EXCEL中, 然后在B列使用空白填充。 之后再统计。如果熟悉EXCEL,也就5分钟的事儿。
rucypli 2013-01-21
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如果没有记录的手机不算一个 那么 select sum(case when B is null then 1 else 0 end) + count(distinct B)-1 from B
沧海一声啸! 2013-01-21
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引用 1 楼 rucypli 的回复:
有多少个手机 select count(distinct B) from tb; 每个手机下载了多少个软件 select B,count(*) from tb group by B
select count(distinct B) from tb;这句得到的手机数不准确啊,没有数据的记录算一个手机?
rucypli 2013-01-21
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有多少个手机 select count(distinct B) from tb; 每个手机下载了多少个软件 select B,count(*) from tb group by B
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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