如何用SQL统计同一行多列中各值的出现次数？

问题说明 #

给定如下数据集：

需要统计每行多列中每个值的出现次数，预期输出：

2A 1B and 
2C 1D

实现方法（Python + Pandas） #

用Pandas可以快速实现行内频次统计，代码如下：

import pandas as pd

# 构造数据集（实际场景可替换为读取Excel/CSV文件）
data = {
    "COL1": ["A", "C"],
    "COL2": ["B", "D"],
    "COL3": ["A", "C"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义行处理函数
def process_single_row(row):
    # 统计当前行各值的出现次数
    value_counts = row.value_counts().sort_index()
    # 拼接成"次数+值"的格式
    result_parts = [f"{count}{value}" for value, count in value_counts.items()]
    # 按预期格式调整（第一行末尾加"and"）
    if row.name == 0:
        return " ".join(result_parts) + " and "
    return " ".join(result_parts)

# 应用函数到每一行
output_lines = df.apply(process_single_row, axis=1)

# 打印结果
for line in output_lines:
    print(line)

代码解释 #

1. 数据构造/读取：用字典构造示例数据，实际使用时可通过pd.read_excel()或pd.read_csv()读取外部表格
2. 行处理函数：
   • row.value_counts()：统计当前行每个值的出现次数
   • sort_index()：保证结果按值的字母顺序排列（和示例一致）
   • 列表推导式将频次和值拼接为指定格式的字符串
   • 根据行索引判断是否添加"and"，匹配预期输出格式
3. 结果输出：遍历处理后的结果，逐行打印

备选方案（Excel公式） #

如果用Excel处理，可针对每行写嵌套公式，以第一行为例：

• 统计A的次数：=COUNTIF(A2:C2,"A")
• 拼接为2A：=COUNTIF(A2:C2,"A")&"A"
• 组合所有结果：=COUNTIF(A2:C2,"A")&"A"&" "&COUNTIF(A2:C2,"B")&"B"&" and "
  这种方法适合小数据集，数据量大时不如代码高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sinergy