Блог

У меня есть таблица, в которой каждая строка представляет пользователя, а каждый столбец представляет услугу, которую, возможно, нанял клиент. Мне нужно подсчитать, сколько клиентов наняло 1 услугу, сколько наняло 2 и так далее. Не имеет значения, какую услугу вы нанимаете. И там нет столбца идентификаторов.

В Python я смог сделать это с помощью

 result = services.count(axis = 1).value_counts()
result = pd.DataFrame(result, columns = ['n_clients'])
 

где «результат» — это csv-файл с базой данных.

Результат, в данном случае, таков:

Изменить: пример базы данных для уточнения:

В этом случае результат должен выглядеть так:

Похоже, вы хотите просто рассчитать, сколько товаров в строке, а затем сгруппировать по этому числу

 SELECT
  v.CountProducts
  n_client = COUNT(*)
FROM YourTable
CROSS APPLY (VALUES (
      CASE WHEN product1 = 'True' THEN 1 ELSE 0 END  
      CASE WHEN product2 = 'True' THEN 1 ELSE 0 END  
      CASE WHEN product3 = 'True' THEN 1 ELSE 0 END  
      CASE WHEN product4 = 'True' THEN 1 ELSE 0 END
) ) v(CountProducts)
GROUP BY
  CountProducts;