求一条统计的SQL语句

idealzxh 2006-08-29 02:52:25


部门 金额
01 -123
01 123
02 -123
02 123
02 -123
03 123
03 -123
04 123
04 -123
想用一次查询统计表中每个部门的负数合计,正数合计(用一个存储过程也好),谢谢
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toto1980 2006-08-29
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select 部门,正总和 = sum(case when 金额 > 0 then 金额 else 0 end),
负总和 = sum(case when 金额 < 0 then 金额 else 0 end)from @t
group by 部门
toto1980 2006-08-29
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declare @t table (部门 varchar(10),金额 int)
insert into @t
select '01',-123
union all select '01',123
union all select '02',-123
union all select '02',123
union all select '02',-123
union all select '03',123
union all select '03',-123
union all select '04',123
union all select '04',-123

select 部门,sum(金额) as 总和 from @t
group by 部门,(case when 金额 > 0 then 1 else 2 end)
wolaile27 2006-08-29
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zlp321002 2006-08-29
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SELECT 部门,正合计金额=SUM(CASE WHEN 金额>=0 THEN 金额 END),
负合计金额=SUM(CASE WHEN 金额<0 THEN 金额 END)
FROM 表 A
GROUP BY 部门
WangZWang 2006-08-29
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select 部门,
负数金额=sum(case when 金额<0 then 金额 else 0 end),
正数金额=sum(case when 金额<0 then 0 else 金额 end)
from 表 group by 部门
WangZWang 2006-08-29
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select 部门,
负数金额=sum(case when 金额<0 then 金额 else 0 end),
正数金额=sum(case when 金额<0 then 0 else 金额 end),
from 表 group by 部门
WangZWang 2006-08-29
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select 部门,金额=sum(case when 金额<0 then 金额 else 0 end)
from 表 group by 部门
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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