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我想按每个用户的消息从某些聊天中获取统计信息。但我想将相邻的消息分组。如果用户一一写入 3 条消息,则算作 1 条。例如,我有这些记录:
id user message
1 1 text1
2 1 text2
3 2 text3
4 3 text4
5 1 text5
6 2 text6
7 2 text7
8 3 text8
9 1 text9
10 1 text10
11 1 text11
12 3 text12
我需要得到这个结果:
user
1
2
3
1
2
3
1
3
我希望获得带有折叠消息的子查询结果,然后使用“group by”运行查询以获取所有统计信息。
我尝试运行
SELECT * FROM messages GROUP BY user ORDER BY id
但它将所有消息按一个用户分组:
id user
1 1
3 2
4 3
最佳答案
例如(尽管在实践中我很想在应用程序代码中解决此类问题):
SELECT MAX(user) user
, i
FROM
( SELECT user
, CASE WHEN @prev = user THEN @i:=@i ELSE @i:=@i+1 END i
, @prev:=user
FROM my_table
, (SELECT @prev:=null, @i:=0) vars
ORDER
BY id
) x
GROUP
BY i;
或者...
SELECT DISTINCT user, i
FROM
( SELECT user
, CASE WHEN @prev = user THEN @i:=@i ELSE @i:=@i+1 END i
, @prev:=user
FROM my_table
, (SELECT @prev:=null, @i:=0) vars
ORDER
BY id
) x
ORDER
BY i;
关于mysql - 如何折叠相邻行,按某列分组?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45838513/
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我想根据多列中的值对值进行分组。这是一个例子: 我想得到输出: {{-30,-50,20},{-20,30,60},{-30,NULL or other value, 20}} 我设法到达: SELE
我正在尝试找出运行此查询的最佳方式。我基本上需要返回在我们的系统中只下了一个订单的客户的“登录”字段列表(登录字段基本上是客户 ID/ key )。 我们系统的一些背景...... 客户在同一日期下的
给定以下mysql结果集: id code name importance '1234', 'ID-CS-B', 'Chocolate Sauce'
大家好,我的数据框中有以下列: LC_REF 1 DT 16 2C 2 DT 16 2C 3 DT 16 2C 1 DT 16 3C 6 DT 16 3C 3
我有这样的 mongoDB 集合 { "_id" : "EkKTRrpH4FY9AuRLj", "stage" : 10, }, { "_id" : "EkKTRrpH4FY9
假设我有一组数据对,其中 index 0 是值,index 1 是类型: input = [ ('11013331', 'KAT'), ('9085267',
java中用stream进行去重,排序,分组 一、distinct 1. 八大基本数据类型 List collect = ListUtil.of(1, 2, 3, 1, 2).stream().fil
基本上,我从 TABLE_A 中的这个开始 France - 100 France - 200 France - 300 Mexico - 50 Mexico - 50 Mexico - 56 Pol
我希望这个正则表达式 ([A-Z]+)$ 将选择此示例中的最后一次出现: AB.012.00.022ABC-1 AB.013.00.022AB-1 AB.014.00.022ABAB-1 但我没有匹配
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在 SQL Server 2005 中,我有一个包含如下数据的表: WTN------------Date 555-111-1212 2009-01-01 555-111-1212 2009-
题 假设我有 k 个标量列,如果它们沿着每列彼此在一定距离内,我想对它们进行分组。 假设简单 k 是 2 并且它们是我唯一的列。 pd.DataFrame(list(zip(sorted(choice
问题 在以下数据框中 df : import random import pandas as pd random.seed(999) sz = 50 qty = {'one': 1, 'two': 2
我是一名优秀的程序员,十分优秀!