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Arsinq
Asked: 2025-02-05 20:37:19 +0800 CST

Como obtenho pares de resultados correspondentes (1 homem e 1 mulher) com a mesma idade aleatoriamente?

  • 772

Tenho um banco de dados/tabela com esta estrutura:

Ano Idade Gênero ID do pedido
2012 18 M 4268
2021 75 M 7569
2015 56 F 5381
2018 29 M 2876
2014 33 F 3749

O que estou tentando conseguir é que eu quero 400 registros/linhas de tabela puxadas aleatoriamente para formar uma amostra menor, mas preciso de 200 registros masculinos e 200 femininos. Além disso, preciso que cada registro masculino forneça um registro feminino com o mesmo valor de Idade, então eu essencialmente termino com 200 pares de resultados - cada par tendo um masculino e uma feminina da mesma Idade.

Já produzi e testei o seguinte código:

DROP TABLE IF EXISTS #SampleTableM
DROP TABLE IF EXISTS #SampleTableF

SELECT TOP (200) [Year],[Age],[Gender],[OrderID]
INTO #SampleTableM
  FROM [database.name]
  WHERE Age <=90 AND Sex = 'M'
  ORDER BY NEWID()

SELECT TOP (200) [Year],[Age],[Gender],[OrderID]
INTO #SampleTableF
  FROM [database.name]
  WHERE Age <=90 AND Sex = 'F'
  ORDER BY NEWID()

SELECT * FROM #SampleTableM
UNION
SELECT * FROM #SampleTableF;

No entanto, isso só me dá 200 resultados aleatórios de homens e 200 resultados aleatórios de mulheres, sem que cada resultado seja correspondido a alguém do gênero oposto com a mesma idade.

sql

1 respostas

  1. Best Answer

    Com base nos comentários, primeiro selecionei uma amostra aleatória de 200 homens e depois comparei a idade com o gênero feminino correspondente às 200 amostras masculinas coletadas. Não tem certeza de como sua saída deve ficar, já que você não compartilhou a saída esperada. Você pode ajustar as colunas na saída conforme necessário.

    Aqui está um exemplo

        WITH male_sample AS (
    SELECT TOP (200) [Year], [Age], [Gender], [OrderID]
    FROM test
    WHERE Age <= 90 AND Gender = 'M'
    ),
female_sample AS (
    SELECT TOP (200) m.[Year] AS male_year, m.[Age] AS age, m.[Gender] AS male_gender, m.[OrderID] AS male_OrderID,
           f.[Year] AS female_year, f.[Gender] AS female_gender, f.[OrderID] AS female_OrderID
    FROM male_sample m
    INNER JOIN test f ON m.Age = f.Age
    WHERE f.Gender = 'F'
)

SELECT *
FROM female_sample;

    Violino

    Masculino_Ano Idade Sexo_masculino Masculino_OrderID Feminino_Ano Feminino_Gênero Feminino_OrderID
    2012 18 M 4268 2013 F 4269
    2021 75 M 4269 2020 F 4270
    2018 29 M 4271 2019 F 4272
    2016 56 M 4273 2015 F 4270
    2014 33 M 4274 2014 F 4272
    2022 40 M 4001 2017 F 4002
    2023 50 M 5001 2011 F 5002
    2024 60 M 6001 2010 F 6002

    EDIT : Conforme o comentário, podemos obter os pares correspondentes em linhas subsequentes usando UNION ALL e, em seguida, ordenar por idade e gênero. Pode haver ou não distribuição igual de idade para cada gênero, mas pelo menos idades semelhantes aparecerão juntas.

    Observação : visualmente, isso ainda pode parecer irregular quando o número de homens e mulheres for maior que 2 para uma idade.

    WITH male_sample AS (
    SELECT TOP (200) [Year], [Age], [Gender], [OrderID]
    FROM test
    WHERE Age <= 90 AND Gender = 'M'
    ),
female_sample AS (
    SELECT TOP (200) m.[Year] AS male_year, m.[Age] AS age, m.[Gender] AS male_gender, m.[OrderID] AS male_OrderID,
           f.[Year] AS female_year, f.[Gender] AS female_gender, f.[OrderID] AS female_OrderID
    FROM male_sample m
    INNER JOIN test f ON m.Age = f.Age
    WHERE f.Gender = 'F'
),
combined_sample AS (
    SELECT [male_year] AS [Year], [Age], [male_gender] AS [Gender], [male_OrderID] AS [OrderID]
    FROM female_sample
    UNION ALL
    SELECT [female_year] AS [Year], [Age], [female_gender] AS [Gender], [female_OrderID] AS [OrderID]
    FROM female_sample
)
SELECT [Year], [Age], [Gender], [OrderID]
FROM combined_sample
ORDER BY age, Gender  ;

    Violino

    Saída

    Ano Idade Gênero ID do pedido
    2013 18 F 4269
    2012 18 M 4268
    2019 29 F 4272
    2018 29 M 4271
    2014 33 F 4272
    2014 33 M 4274
    2017 40 F 4002
    2022 40 M 4001
    2011 50 F 5002
    2023 50 M 5001
    2015 56 F 4270
    2016 56 M 4273
    2010 60 F 6002
    2024 60 M 6001
    2020 75 F 4270
    2021 75 M 4269
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