PostgreSQLで中央値を計算する方法

中央値を計算すると、データの中間値を見つけ、極端な値によるノイズを回避するのに役立ちます。 Percentile_contを使用してPostgreSQLで中央値を計算する方法は次のとおりです。 PostgreSQLには中央値を計算する関数がないため

PostgreSQLで中央値を計算する方法

PostgreSQLで中央値を計算する組み込み関数がないため、50パーセンタイル値を計算してPostgreSQLで中央値を計算します。

次のテーブルがあるとしますsales（order_date、amount）

postgres=# create table sales(order_date date,sale int);

postgres=# insert into sales values('2020-04-01',210),
           ('2020-04-02',125),('2020-04-03',150),('2020-04-04',230),
           ('2020-04-05',200),('2020-04-10',220),('2020-04-06',25),
           ('2020-04-07',215),('2020-04-08',300),('2020-04-09',250);

postgres=# select * from sales;
 order_date | sale
------------+------
 2020-04-01 |  210
 2020-04-02 |  125
 2020-04-03 |  150
 2020-04-04 |  230
 2020-04-05 |  200
 2020-04-10 |  220
 2020-04-06 |   25
 2020-04-07 |  215
 2020-04-08 |  300
 2020-04-09 |  250

ボーナスリード：PostgreSQLで移動平均を計算する方法

これが中央値を見つけるためのクエリです。つまり、PostgreSQLで50パーセンタイルを計算します。

postgres=# SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY sale) FROM sales;
 percentile_cont
-----------------
           212.5

上記のクエリでは、 Percentile_contを使用します計算するパーセンタイル（たとえば、50パーセンタイルである0.5）を定義できる関数。次に、WITHIN GROUP句を使用して、 saleのグループ内のパーセンタイルを計算するようにPostgreSQLに指示します。値。また、ORDER BY句を使用して、PostgreSQLに saleを並べ替えるように指示します。中央値を計算する前の値。

percentile_contを使用する場合、PostgreSQLは中央値を2つの中間値（210,215）の平均として補間します。

ボーナスリード：PostgreSQLテーブルにCSVファイルをインポートする方法

PostgreSQLに補間させたくないが、最も近い値のみを返す場合は、 Percentile_discを使用します。代わりは。これが例です

postgres=# SELECT PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY sale) FROM sales;
 percentile_disc
-----------------
             210

各グループのPostgreSQLで中央値を計算する場合は、以下に示すようにGROUPBY句を使用します。販売としましょうテーブルにはproductも含まれています製品名の列。その場合、次のクエリを使用して各製品の中央値を計算できます。

postgres=# SELECT PRODUCT, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY sale) 
FROM sales 
GROUP BY PRODUCT;

ボーナスリード：PostgreSQLで月ごとの成長を計算する方法

PostgreSQLで中央値を計算した後、PostgreSQLレポートツールを使用して、中央値と販売値を折れ線グラフにプロットして、差異を分析できます。そのために、計算された中央値を元の売上と結合します以下に示す表

postgres=# select * from sales,
(SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY sale) FROM sales) temp 
order by order_date;
 order_date | sale | percentile_cont
------------+------+-----------------
 2020-04-01 |  210 |           212.5
 2020-04-02 |  125 |           212.5
 2020-04-03 |  150 |           212.5
 2020-04-04 |  230 |           212.5
 2020-04-05 |  200 |           212.5
 2020-04-06 |   25 |           212.5
 2020-04-07 |  215 |           212.5
 2020-04-08 |  300 |           212.5
 2020-04-09 |  250 |           212.5
 2020-04-10 |  220 |           212.5

これは、Ubiqを使用してプロットされた中央値とともに1日の売上高を示す折れ線グラフです

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