Sql 按修剪平均数划分的研究生组

我是SQL的新手，目前正在使用具有以下结构的数据集：-

col1  col2  val id
 A     B     10  1
 B     C     20  1 
 A     B     30  2
 B     D      5  2 

我想得到每组（col1，col2）val的修剪平均值（5%），以及val大于该组的修剪平均值的各组的总病例数。修剪后的平均值应该与

scipy.stats.trim\u mean（）函数返回的值匹配

我使用下面的代码计算每组的下限和上限

with bounds as (
select 
    avg(extract(epoch from val)) - 2 * stddev(extract(epoch from val)) as lower_bound,
    avg(extract(epoch from val)) + 2 * stddev(extract(epoch from val)) as upper_bound
from {table})
select * from bounds

但是我不确定如何在
col1
和
col2
上使用这段代码以及
groupby

有没有关于如何获取postgres中所有聚合值的想法

我想得到每组（col1，col2）val的修剪平均值（5%），以及val大于修剪平均值的每组中的值的数量

如果我理解正确，您可以使用窗口函数来计算组的平均值和标准偏差。我还假设修剪实际上是“在两个标准偏差之外”。如果你真的想排除最高值和最低值中的5%（或2.5%），那么我建议你问一个新问题——并且一定要解释在有联系时该怎么做

然后汇总：

select col1, col2,
       avg(val) filter (where val between avg_val - 2 * stddev_val and avg_val + 2 * stddev_val) as trimmed_mean,
       count(*) filter (where val not between avg_val - 2 * stddev_val and avg_val + 2 * stddev_val) as extemes
from (select t.*,
             avg(val) over (partition by col1, col2) as avg_val,
             stddev(val) over (partition by col1, col2) as stddev_val
      from t
     ) t
group by col1, col2;

注意：我没有使用
extract（）
因为示例数据看起来像一个数字。如果它确实是日期/时间数据，您可以将其添加到查询中。
我使用了
extract
，因为val列的类型是interval。我在列类型interval上使用stddev时遇到问题。使用extract解决了我的问题。不过，感谢您的帮助！我将尝试运行此命令然后看看它是否适合我。：+1在顶级查询中，我们应该执行count（*）filter（其中val>trimmed_mean），但进行此更改会打断我的查询。有没有关于如何更改查询以便我可以用这种方式定义极端值的想法？@witchkingofagmar…这回答了所问的问题。如果您有其他问题，请提出新问题。