如何从 SQLite 中高度细分的人口数据中计算平均年龄？答案

【问题标题】：How to calculate average age from highly segmented population data in SQLlite?如何从 SQLite 中高度细分的人口数据中计算平均年龄？
【发布时间】：2019-03-27 00:46:57
【问题描述】：

我遇到了以下问题：

编写一个查询，显示 2018 年加利福尼亚人的平均年龄。

平均年龄的公式如下所示。

????????????????????????????=∑(????????????+0.5)∗ ????????????????????????/∑????????????????????????

我应该得到以下结果：

average
0   38.487045

a select * from population 以这种格式给出基础数据：

fips    county  year    age pop_female pop_male  pop_total
6001    ALAMEDA 1970    0   8533        8671    17204     
6001    ALAMEDA 1970    1   8151        8252    16403     
6001    ALAMEDA 1970    2   7753        8015    15768     
6001    ALAMEDA 1970    3   8018        8412    16430     
6001    ALAMEDA 1970    4   8551        8648    17199

.....等等，从 1-100 岁到 1970-2018 年

我试过用这个：

select (sum(age + 0.5) * (pop_total) / sum(pop_total)) as 
              average from population group by year having year = 2018

但这给了我以下结果：

average
0.05875349176742352

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： mysql sql sqlite

【解决方案1】：

我想你想要第一个乘法在sum()。大多数数据库会为此生成错误，但有些数据库会接受您的语法：

select (sum( (age + 0.5) * pop_total) /
        sum(pop_total)
       ) as average 
from population
where year = 2018

【讨论】：