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SQL17 计算男生人数以及平均GPA
描述
题目：现在运营想要看一下男性用户有多少人以及他们的平均gpa是多少，用以辅助设计相关活动，请你取出相应数据。
示例：user_profile
id device_id gender age university gpa 1 2138 male 21 北京大学 3.4 2 3214 male 复旦大学 4.0 3 6543 female 20 北京大学 3.2 4 2315 female 23 浙江大学 3.6 5 5432 male 25 山东大学 3.8 6 2131 male 28 北京师范大学 3.3 根据输入，你的查询应返回以下结果，结果保留到小数点后面1位(1位之后的四舍五入)：
male_num avg_gpa 4 3.6 示例1
输入：
drop table if exists user_profile; CREATE TABLE `user_profile` ( `id` int NOT NULL, `device_id` int NOT NULL, `gender` varchar(14) NOT NULL, `age` int , `university` varchar(32) NOT NULL, `gpa` float); INSERT INTO user_profile VALUES(1,2138,'male',21,'北京大学',3.4); INSERT INTO user_profile VALUES(2,3214,'male',null,'复旦大学',4.0); INSERT INTO user_profile VALUES(3,6543,'female',20,'北京大学',3.2); INSERT INTO user_profile VALUES(4,2315,'female',23,'浙江大学',3.6); INSERT INTO user_profile VALUES(5,5432,'male',25,'山东大学',3.8); INSERT INTO user_profile VALUES(6,2131,'male',28,'北京师范大学',3.3);复制输出：
4|3.6
select count(id) male_num, avg(gpa) avg_gpa
from user_profile
where gender = 'male';SQL19 分组过滤练习题
描述
题目：现在运营想查看每个学校用户的平均发贴和回帖情况，寻找低活跃度学校进行重点运营，请取出平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校。
示例：user_profile
id device_id gender age university gpa active_days_within_30 question_cnt answer_cnt 1 2138 male 21 北京大学 3.4 7 2 12 2 3214 male 复旦大学 4.0 15 5 25 3 6543 female 20 北京大学 3.2 12 3 30 4 2315 female 23 浙江大学 3.6 5 1 2 5 5432 male 25 山东大学 3.8 20 15 70 6 2131 male 28 山东大学 3.3 15 7 13 7 4321 female 26 复旦大学 3.6 9 6 52 第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52根据示例，你的查询应返回以下结果，请你保留3位小数(系统后台也会自动校正)，3位之后四舍五入：
university avg_question_cnt avg_answer_cnt 北京大学 2.5000 21.000 浙江大学 1.000 2.000 解释: 平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校有2个
属于北京大学的用户的平均发帖量为2.500，平均回答数量为21.000
属于浙江大学的用户的平均发帖量为1.000，平均回答数量为2.000
示例1
输入：
drop table if exists user_profile; CREATE TABLE `user_profile` ( `id` int NOT NULL, `device_id` int NOT NULL, `gender` varchar(14) NOT NULL, `age` int , `university` varchar(32) NOT NULL, `gpa` float, `active_days_within_30` int , `question_cnt` float, `answer_cnt` float ); INSERT INTO user_profile VALUES(1,2138,'male',21,'北京大学',3.4,7,2,12); INSERT INTO user_profile VALUES(2,3214,'male',null,'复旦大学',4.0,15,5,25); INSERT INTO user_profile VALUES(3,6543,'female',20,'北京大学',3.2,12,3,30); INSERT INTO user_profile VALUES(4,2315,'female',23,'浙江大学',3.6,5,1,2); INSERT INTO user_profile VALUES(5,5432,'male',25,'山东大学',3.8,20,15,70); INSERT INTO user_profile VALUES(6,2131,'male',28,'山东大学',3.3,15,7,13); INSERT INTO user_profile VALUES(7,4321,'male',28,'复旦大学',3.6,9,6,52);复制输出：
university|avg_question_cnt|avg_answer_cnt 北京大学|2.500|21.000 浙江大学|1.000|2.000
# select avg(question_cnt) as from user_profile group by university
select
university,
avg(question_cnt) as avg_question_cnt,
avg(answer_cnt) as avg_answer_cnt
from user_profile
group by university
having avg_question_cnt<5 or avg_answer_cnt<20