如何用SQL中类别的平均值替换为空值？

Question

列

具有

值	无效	在	一个	中
数据	有	我	的	集
​	​	​	​	​
​-01	42737	747	60
2021-07-03	42736	748	30	60.0
2021-07-07-03	42735	747	15	42.62
2021-07-07-07-04 42734 42734	42734	748	30	nan
42734 -05	42734	748	30	100.0
2021-07-10	42738	747	15	50.72
2021-08-12	42739	748	30	73.43

我希望用“ datemention_id，actionitioner_id，timentioner_id，pertioner_duration_duration_duration_min_min “是一样的。

使用pandas dataframe

df['revenues_from_appointment'].fillna(df.groupby(['patient_id','practitioner_id','appointment_duration_min'])['revenues_from_appointment'].transform('mean'), inplace = True)

通过

最终

约会	？	获得
如何	相同	我	结果	来
，	SQL	输出	的	使用
2021-07-01	42737	747	60	150.0
2021-07-03	42736 42736	748	30	60.0
2021-07-07-07-03	42735	747	15	42.62 2021-07-07-07-07-07-07-07-04
42734	42734	748	30 30	<强> 95.0 <> 95.0
2021-07-05	42734	748	30	100.0
2021-07-10	42738	747	15	50.72
2021-08-12	42739	748	30	73.43

Answer 1

您可以使用avg窗口函数，该函数将在感兴趣的三列上分区，并使用cocecce函数替换null值：

SELECT appointment_date,
       patient_id,
       practitioner_id,
       appointment_duration_min,
       COALESCE(revenues_from_appointment, 
                AVG(revenues_from_appointment) OVER(PARTITION BY patient_id, 
                                                                 practitioner_id, 
                                                                 appointment_duration_min))
FROM tab

尝试在这里。