如何存储疾病发生次数最多的邮政编码对应统计结果

1 SQL数据库场景（原始数据存在关系型数据库中） #

• 首先创建专用结果存储表，以MySQL为例：

CREATE TABLE top_disease_zip (
  zip_code VARCHAR(10) PRIMARY KEY COMMENT '邮政编码',
  disease_count INT NOT NULL COMMENT '疾病发生次数',
  stat_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '统计时间'
);

• 插入最高发邮编统计结果：

-- 仅取最高1条的情况
INSERT INTO top_disease_zip (zip_code, disease_count)
SELECT zip_code, disease_count 
FROM 你的原始数据表名 
ORDER BY disease_count DESC 
LIMIT 1;

-- 存在并列最高需要全部存入的情况
INSERT INTO top_disease_zip (zip_code, disease_count)
SELECT zip_code, disease_count 
FROM 你的原始数据表名 
WHERE disease_count = (SELECT MAX(disease_count) FROM 你的原始数据表名);

2 Python Pandas场景（原始数据用DataFrame加载） #

• 提取疾病次数最高的行：

top_zip_df = df[df['disease_count'] == df['disease_count'].max()]

• 存储到本地文件：

# 存为csv格式
top_zip_df.to_csv('疾病高发邮编统计结果.csv', index=False)
# 存为excel格式
top_zip_df.to_excel('疾病高发邮编统计结果.xlsx', index=False)

• 需要存入数据库的话直接调用top_zip_df.to_sql()方法对接对应数据库即可。

3 Excel场景（原始数据存在Excel表格中） #

• 先用MAX函数查询最高疾病发生次数，假设次数存储在B列，任意空白单元格输入公式：=MAX(B:B)
• 用INDEX+MATCH匹配对应邮政编码，假设邮政编码存储在A列，公式为：=INDEX(A:A,MATCH(刚才MAX结果的单元格位置,B:B,0))
• 把匹配到的邮政编码、对应的发生次数单独粘贴到新的工作表中留存即可。

注意：如果需要追踪不同时间的统计结果，不要直接覆盖历史存储的数据，新增统计时间字段区分不同批次的统计结果即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clark Gary