与 pandas 'transform' 等效的 SQL 是什么？

Question

假设您有以下 SQL 表：

  A  B  C  
  2  1  4       
  3  4  5     
  3  1  1    
  1  4  0       
  5  0  1 

并且您想要为 B 列的每个不同值添加/显示包含 A 列平均值（或任何其他聚合函数）的列。您想要保留所有列。所以结果应该是这样的：

  A  B  C    avg(A)|B
  2  1  4       2.5
  3  4  5       2.0
  3  1  1       2.5
  1  4  0       2.0
  5  0  1       5.0

据我所知，在 pandas 中做到这一点的最佳方法是：

>>> df['avg(A)|B'] = df.groupby('B')['A'].transform('mean')
>>> df
   A  B  C  avg(A)|B
0  2  1  4       2.5
1  3  4  5       2.0
2  3  1  1       2.5
3  1  4  0       2.0
4  5  0  1       5.0

您将如何在 SQL 中执行此操作？可以避免使用 JOIN 吗？

Answer 1

您可以连接到包含每个 b 分组的聚合值的派生表

select * from mytable t1
join (
    select avg(a), b
    from mytable
    group by b
) t2 on t2.b = t1.b

或使用子查询

select *, (select avg(a) from mytable t2 where t2.b = t1.b)
from mytable t1

这个问题被标记为 mysql 和 psql，所以我不确定你使用的是哪个 db。但是在 postgres 上你可以使用窗口函数

select *, avg(a) over (partition by b) 
from mytable