如何按question_id分组统计correct和wrong的作答次数？

别担心，我来帮你搞定这个统计需求！你的核心问题是之前的SQL只按answer分组，而我们需要按stack_id和question_id组合分组，同时分别统计每组里的对错次数。

正确的SQL查询语句 #

这里用条件聚合的方式来实现，非常适合这种需要按不同条件统计分组内数据的场景：

SELECT 
    stack_id,
    question_id,
    COUNT(CASE WHEN answer = 'wrong' THEN 1 END) AS wrong,
    COUNT(CASE WHEN answer = 'correct' THEN 1 END) AS correct
FROM answers
GROUP BY stack_id, question_id
ORDER BY stack_id, question_id;

语句解释： #

• GROUP BY stack_id, question_id：把相同stack_id和question_id的记录归为一组（因为同一个问题ID可能属于不同的stack，比如你的数据里question_id=13属于stack_id=3）
• COUNT(CASE WHEN ... THEN 1 END)：当answer匹配指定值时返回1，否则返回NULL；COUNT函数会自动忽略NULL值，这样就精准统计了每组里对应答案的次数
• ORDER BY是可选的，用来让结果按stack和问题ID排序，看起来更整洁

非SQL的替代方案 #

如果你觉得SQL上手有点难，也可以用这些工具来处理：

1. Python Pandas #

如果你的数据能导入Python，用Pandas可以快速完成统计：

import pandas as pd

# 假设数据已经读取到DataFrame中（比如从CSV/数据库导入）
answers_df = pd.DataFrame([
    [1,34,1,45,'wrong'],
    [2,55,1,45,'correct'],
    [3,2,3,13,'wrong'],
    [4,99,1,46,'correct'],
    [5,12,3,13,'wrong'],
    [6,12,2,10,'correct']
], columns=['id','user_id','stack_id','question_id','answer'])

# 分组统计并整理格式
result = answers_df.groupby(['stack_id', 'question_id'])['answer'].value_counts()
result = result.unstack(fill_value=0).reset_index()[['stack_id', 'question_id', 'wrong', 'correct']]

print(result)

2. Excel数据透视表 #

如果数据在Excel里，用数据透视表几步就能搞定：

• 选中所有数据，点击「插入」→「数据透视表」
• 把stack_id和question_id拖到「行」区域
• 把answer拖到「列」区域
• 把answer拖到「值」区域，设置为「计数」
• 最后调整列的顺序，就能得到和你期望一致的表格啦

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adam