私はPythonアプリケーションを持っています。それは、WebからのWebスクレイパーによって検索された事柄に関する完全なSQLiteデータベースを持っています。このデータには、Unixタイムスタンプのような時間 - 日付グループが、それらのために予約された列に含まれます。私は物事を行った組織の名前を取得し、それらの頻度を数えますが、毎週(すなわち604,800秒)にこれを行うためにデータがあります。フィールド値の増分ごとにどのようにGROUP BYを行うのですか?
擬似コード:
for each 604800-second increment in time:
select count(time), org from table group by org
は基本的に私は何をしようとしている目的は、どのように分布を分析することです604800のステップ値で、時間の欄にソートされたリストのようなデータベースを反復処理されます時間の経過とともに変化した組織全体の割合。
可能であれば、私はデータベースからすべての行を引き出し、Pythonで処理するのを避けたいと思います。これは非効率的で、b)データがデータベースにあると考えられるので無意味です。
はい、日付と時刻の文字列(およびそれがあなたのものであればunixepoch修飾子)とunix-epoch番号の切り捨てに基づいたより簡単な方法をフォーマットするのにstrftime関数を使うことができます。 –
ありがとう!これが解決策です。 TO_CHARはsqliteには存在しませんが、strftime関数ではこれをソートすることができました。 – user106514