SQL按Item分组：获取指定状态对应的最小、最大日期需求问询

原始数据 #

期望结果 #

实现方案 #

1. SQL 实现 #

用条件聚合就能直接完成需求，通过CASE WHEN筛选指定状态的行，再结合聚合函数计算极值，最后按Item分组：

SELECT
    Item,
    MIN(CASE WHEN `Status Column` = 1 THEN Date END) AS start,
    MAX(CASE WHEN `Status Column` = 2 THEN Date END) AS complete
FROM
    your_table_name  -- 替换成你的实际表名
GROUP BY
    Item;

• MIN(CASE WHEN ...)：仅保留状态为1的日期，取其中最小值作为start
• MAX(CASE WHEN ...)：仅保留状态为2的日期，取其中最大值作为complete
• GROUP BY Item：确保每个Item只输出一行聚合结果

2. Python Pandas 实现 #

如果用Pandas处理数据，有两种简洁的写法：

写法一：agg 聚合

import pandas as pd

# 假设原始数据存储在df中
result = df.groupby('Item').agg(
    start=('Date', lambda x: x[df.loc[x.index, 'Status Column'] == 1].min()),
    complete=('Date', lambda x: x[df.loc[x.index, 'Status Column'] == 2].max())
).reset_index()

写法二：pivot_table 透视表

import pandas as pd

result = df.pivot_table(
    index='Item',
    values='Date',
    columns='Status Column',
    aggfunc={1: 'min', 2: 'max'}
).rename(columns={1: 'start', 2: 'complete'}).reset_index()

两种写法都能得到你需要的结果，根据习惯选择即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3232808