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    MySQL高阶-统计每周连续出现天数

    还是昨天的问题,统计每周内问题小区连续出现天数,MySQL可以实现吗?答案是肯定的,就是过程很曲折。 数据库查询语言基本都是针对整列的,不像excel是单元格粒度的,要判断行与行之间的差异比较麻烦。...首先获取当前日期与一个较早的日期的差值 计算表中大于等于当前日期的行数 两个值求和,求和相等则为连续出现,否则为间隔出现 SQL 呼之欲出 mysql> select -> bc.cellid,...| +--------+--------+------+------+ 13 rows in set (0.00 sec) 得到了 diff 和 rows ,将两者相加,然后按照该列分组计数就是持续天数...,再加上周数,就是每周持续天数 完整代码如下: mysql> select -> bc.cellid, -> bc.cgi, -> count(*) as `con_days`,...获取了每周连续出现天数,感觉怎么样?

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    MySQL计算两个日期相差的天数、月数、年数

    MySQL计算两个日期相差的天数、月数、年数 MySQL自带的日期函数TIMESTAMPDIFF计算两个日期相差的秒数、分钟数、小时数、天数、周数、季度数、月数、年数,当前日期增加或者减少一天、一周等等...相差的秒数: 相差的分钟数: 相差的小时数: 相差的天数: 相差的周数: 相差的季度数: 相差的月数: 相差的年数: 获取当前日期: 当前日期增加一天: 当前日期减少一天: 当前日期增加一周: 当前日期增加一月...: MySQL计算两个日期相差的天数、月数、年数 MySQL自带的日期函数TIMESTAMPDIFF计算两个日期相差的秒数、分钟数、小时数、天数、周数、季度数、月数、年数,当前日期增加或者减少一天、...SELECT TIMESTAMPDIFF(HOUR,'1993-03-23 00:00:00 00:00:00',DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%S')) 相差的天数

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    交通-地铁客流量python时间序列预测

    因为预测的数据单位为天(day),因此我们先将日期进行正则处理,只取年月日(Y-m-d): ? 增加字段TRADE_DATE_DAY: ?...绘图结果如下,可以看出有存在异常的天数。 ?...所以需要写如下函数将异常的日子过滤掉,此处的过滤策略是:对每月特定时间段天数的数据求均值与标准差,然后将均值与标准差落在10%分位数以下和90%分位数以上的日子去除。 ? 去除后序列如下: ?...将异常的天数筛选出来后,保留剩余的天数所对应的数据,并且将异常天数对应的日客流量取每月正常天数客流量的均值,使得模型能更好的拟合。这样我们便得到了新的数据集,保存在data_final文件夹中。...通过计算得到,该时序模型的置信区间落在(2,0),因此我们的时间序列模型p,q数值的取值分别取2和0作为参数。 ? 从结果图上来看,对于时间序列趋势的预测还算不错,但仍存在部分偏差。

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    mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录

    在数据库开发过程中,我们要为每种类型的数据取出前几条记录,或者是取最新、最小、最大等等,这个该如何实现呢,本文章向大家介绍如何实现mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录。...5, 'b5'); 数据表如下: name val memo a 2 a2 a 1 a1 a 3 a3 b 1 b1 b 3 b3 b 2 b2 b 4 b4 b 5 b5 按name分组取val...按name分组取val最小的值所在行的数据 方法一: select a.* from tb a where val = (select min(val) from tb where name = a.name...name = a.name and val < a.val) order by a.name 以上五种方法运行的结果均为如下所示: name val memo a 1 a1 b 1 b1 按name分组取第一次出现的行所在的数据...tb a where val = (select top 1 val from tb where name = a.name) order by a.name //这个是sql server的 //mysql

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