03 aggregate group

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.13%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo-learn%3E%3D0.7.0%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22polars%3D%3D1.24.0%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22sqlalchemy%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.21.1%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20marimo_learn%20as%20mol%0A%20%20%20%20import%20sqlalchemy%0A%0A%20%20%20%20db_path%20%3D%20mol.localize_file(%22penguins.db%22)%0A%20%20%20%20DATABASE_URL%20%3D%20f%22sqlite%3A%2F%2F%2F%7Bdb_path%7D%22%0A%20%20%20%20engine%20%3D%20sqlalchemy.create_engine(DATABASE_URL)%0A%20%20%20%20return%20engine%2C%20mo%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20from%20marimo_learn%20import%20FlashcardWidget%2C%20LabelingWidget%0A%0A%20%20%20%20return%20FlashcardWidget%2C%20LabelingWidget%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Aggregating%20and%20Grouping%0A%0A%20%20%20%20The%20queries%20we%20wrote%20in%20the%20previous%20two%20tutorials%20operated%20on%20each%20row%20separately.%20We%20often%20want%20to%20ask%20questions%20about%20groups%20of%20rows%2C%20such%20as%20%22how%20heavy%20is%20the%20largest%20penguin%20we%20weighed%3F%22%20or%20%22how%20many%20Gentoo%20penguins%20did%20we%20see%3F%22%20This%20tutorial%20looks%20first%20at%20how%20to%20write%20queries%20that%20**aggregate**%20data%2C%20and%20then%20at%20how%20to%20calculate%20aggregate%20values%20for%20several%20subsets%20of%20our%20data%20simultaneously.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Aggregation%0A%0A%20%20%20%20Let's%20start%20by%20finding%20out%20how%20heavy%20the%20heaviest%20penguin%20in%20our%20dataset%20is.%20To%20do%20this%2C%20we%20use%20a%20function%20called%20%60max%60%2C%20and%20give%20it%20the%20name%20of%20the%20column%20it%20is%20to%20get%20data%20from.%20To%20make%20the%20result%20more%20readable%2C%20we%20will%20use%20%60as%60%20to%20call%20the%20result%20%60heaviest%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20max(body_mass_g)%20as%20heaviest%20from%20penguins%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20query%20below%20shows%20the%20six%20most%20commonly%20used%20aggregation%20functions%20in%20SQL%20applied%20to%20different%20columns%20of%20the%20penguins%20data.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20avg(flipper_length_mm)%20as%20averagest%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20count(species)%20as%20num_penguins%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max(body_mass_g)%20as%20heaviest%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min(flipper_length_mm)%20as%20shortest%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sum(body_mass_g)%20as%20total_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20How%20much%20do%20the%20penguins%20weigh%20in%20total%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20The%20function%20%60length%60%20calculates%20the%20number%20of%20characters%20in%20a%20piece%20of%20text.%20Write%20a%20query%20that%20returns%20the%20length%20of%20the%20longest%20island%20name%20in%20the%20database.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20The%20function%20%60round%60%20rounds%20off%20a%20number%2C%20e.g.%2C%20%60round(1.234%2C%201)%60%20produces%20%601.2%60.%20Use%20this%20to%20display%20the%20average%20flipper%20length%20of%20all%20the%20penguins%20rounded%20to%20one%20decimal%20place.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Note%3A%20rather%20than%20writing%20%60count(species)%60%20or%20%60count(island)%60%2C%20we%20often%20write%20%60count(*)%60%20to%20count%20the%20total%20number%20of%20rows.%20However%2C%20as%20we%20will%20see%20in%20the%20next%20tutorial%20%60count(species)%60%20and%20%60count(*)%60%20can%20sometimes%20produce%20slightly%20different%20answers.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Grouping%0A%0A%20%20%20%20The%20query%20shown%20above%20applies%20the%20aggregation%20function%20to%20all%20of%20the%20rows%20in%20the%20table.%20If%20we%20want%2C%20we%20can%20apply%20it%20to%20just%20the%20first%20ten.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20limit%2010%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20order%20of%20operations%20here%20is%20important.%20We%20aren't%20asking%20SQL%20to%20calculate%20an%20average%20and%20then%20give%20us%20the%20first%20ten%20rows%20of%20the%20result.%20Instead%2C%20we%20are%20asking%20it%20to%20get%20the%20first%20ten%20rows%20and%20*then*%20calculate%20the%20average%20of%20those.%20This%20matters%20more%20when%20we%20use%20%60where%60%20to%20filter%20the%20data%3A%20the%20filtering%20happens%20before%20SQL%20applies%20the%20function%2C%20which%20lets%20us%20do%20things%20like%20calculate%20the%20average%20mass%20of%20all%20the%20Gentoo%20penguins.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20where%20species%20%3D%20'Gentoo'%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20But%20what%20if%20we%20want%20to%20calculate%20the%20average%20mass%20for%20all%20of%20the%20species%3F%20We%20could%20write%20three%20queries%2C%20one%20for%20each%20species%2C%20but%20(a)%20that%20would%20be%20annoying%20and%20(b)%20if%20someone%20adds%20Emperor%20penguins%20to%20the%20data%20and%20we%20don't%20remember%20to%20update%20our%20query%2C%20we%20won't%20get%20the%20full%20picture.%0A%0A%20%20%20%20What%20we%20should%20do%20instead%20is%20tell%20SQL%20to%20group%20the%20data%20based%20on%20the%20values%20in%20one%20or%20more%20columns%2C%20and%20then%20calculate%20the%20aggregate%20value%20within%20each%20group.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20group%20by%20species%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Since%20there%20are%20three%20species%2C%20we%20get%20three%20rows%20of%20output.%20Unfortunately%2C%20we%20don't%20know%20which%20average%20corresponds%20to%20which%20species.%20To%20get%20that%2C%20we%20add%20the%20%60species%60%20column%20to%20the%20%60select%60%20clause.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20species%2C%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20group%20by%20species%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20And%20just%20as%20we%20can%20order%20data%20by%20multiple%20columns%20at%20once%2C%20we%20can%20group%20by%20multiple%20columns.%20When%20we%20do%2C%20we%20get%20one%20bucket%20for%20each%20unique%20combination%20of%20grouping%20values.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20species%2C%20sex%2C%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20group%20by%20species%2C%20sex%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20We%20will%20explain%20what%20the%20blanks%20in%20the%20%60sex%60%20column%20mean%20in%20the%20next%20tutorial.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20How%20many%20penguins%20of%20each%20sex%20were%20found%20on%20each%20island%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20What%20is%20difference%20in%20weight%20between%20the%20heaviest%20female%20penguin%20and%20the%20lightest%20female%20penguin%20within%20each%20species%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20Explain%20what%20the%20query%20below%20is%20calculating%2C%20and%20when%20its%20result%20would%20be%20useful.%0A%20%20%20%20%3E%0A%20%20%20%20%3E%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20%3E%20select%20round(body_mass_g%2F1000%2C%201)%20as%20weight%2C%20count(*)%0A%20%20%20%20%3E%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%3E%20group%20by%20weight%3B%0A%20%20%20%20%3E%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Arbitrary%20Choice%20in%20Aggregation%0A%0A%20%20%20%20The%20query%20shown%20below%20is%20legal%20SQL%2C%20but%20probably%20not%20what%20anyone%20would%20want.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20sex%2C%20species%2C%20body_mass_g%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20group%20by%20species%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20rule%20that%20SQL%20follows%20is%20this%3A%20if%20we%20have%20created%20groups%20using%20%60group%20by%60%2C%20and%20we%20_don't_%20specify%20how%20to%20combine%20the%20values%20in%20a%20group%20for%20a%20particular%20column%2C%20then%20the%20database%20picks%20one%20of%20the%20values%20for%20that%20column%20in%20that%20group%20arbitrarily.%20For%20example%2C%20since%20we%20only%20grouped%20by%20%60species%60%2C%20but%20we're%20asking%20to%20show%20%60sex%60%2C%20the%20result%20shows%20one%20of%20the%20values%20for%20%60sex%60%20for%20each%20species.%20Similarly%2C%20since%20we%20didn't%20specify%20how%20to%20combine%20the%20various%20body%20masses%20for%20each%20species%2C%20the%20three%20values%20shown%20each%20come%20from%20a%20penguin%20of%20that%20species%2C%20but%20we%20don't%20know%20(and%20can't%20control)%20which%20one.%0A%0A%20%20%20%20We%20used%20this%20behavior%20earlier%20when%20we%20selected%20%60species%60%20and%20%60avg(body_mass_g)%60%20after%20grouping%20by%20%60species%60.%20Since%20all%20of%20the%20penguins%20within%20a%20group%20are%20of%20the%20same%20species%2C%20it%20doesn't%20matter%20which%20%60species%60%20value%20the%20database%20shows%20us%20for%20that%20group%3A%20they're%20all%20the%20same.%20If%20we%20forget%20to%20choose%20an%20aggregation%20function%20by%20accident%2C%20though%2C%20the%20answer%20will%20be%20plausible%20(because%20it's%20an%20actual%20value)%20but%20wrong.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Filtering%20After%20Aggregation%0A%0A%20%20%20%20Just%20as%20we%20can%20use%20%60where%60%20to%20filter%20individual%20rows%20before%20aggregating%20(or%20if%20we're%20not%20aggregating%20at%20all)%2C%20we%20can%20use%20%60having%60%20to%20filter%20aggregated%20values.%20For%20example%2C%20the%20query%20below%20finds%20those%20combinations%20of%20sex%20and%20species%20whose%20average%20weight%20is%204kg%20or%20more.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20sex%2C%20species%2C%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20group%20by%20sex%2C%20species%0A%20%20%20%20%20%20%20%20having%20avg_mass%20%3E%3D%204000.0%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20Explain%20what%20the%20query%20below%20is%20calculating.%0A%20%20%20%20%3E%0A%20%20%20%20%3E%20%60%60%60sql%0A%20%20%20%20%3E%20select%20max(flipper_length_mm)%20as%20long_flipper%2C%20species%2C%20sex%0A%20%20%20%20%3E%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%3E%20where%20sex%20%3D%20'FEMALE'%0A%20%20%20%20%3E%20group%20by%20species%2C%20sex%0A%20%20%20%20%3E%20having%20long_flipper%20%3E%20210.0%3B%0A%20%20%20%20%3E%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20What%20we%20*can't*%20do%20with%20the%20tools%20we've%20seen%20so%20far%20is%20compare%20individual%20values%20to%20aggregates.%20For%20example%2C%20we%20can't%20use%20a%20query%20like%20the%20one%20below%20to%20find%20penguins%20that%20are%20heavier%20than%20average.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(engine%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20select%20*%20from%20penguins%0A%20%20%20%20%20%20%20%20where%20body_mass_g%20%3E%20avg(body_mass_g)%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20engine%3Dengine%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20We%20will%20see%20how%20to%20write%20this%20query%20in%20a%20couple%20of%20tutorials.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Check%20Understanding%0A%0A%20%20%20%20!%5Bconcept%20map%5D(%2Fpublic%2F03_concepts.svg)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(FlashcardWidget%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_widget%20%3D%20mo.ui.anywidget(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FlashcardWidget(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20question%3D%22SQL%20Aggregation%20Functions%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cards%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22avg(column)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Returns%20the%20average%20of%20all%20non-null%20values%20in%20the%20column%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22count(*)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Counts%20the%20total%20number%20of%20rows%2C%20including%20rows%20with%20null%20values%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22count(column)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Counts%20the%20number%20of%20non-null%20values%20in%20the%20column%20(rows%20with%20null%20are%20skipped)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22max(column)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Returns%20the%20largest%20non-null%20value%20in%20the%20column%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22min(column)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Returns%20the%20smallest%20non-null%20value%20in%20the%20column%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22front%22%3A%20%22sum(column)%22%2C%20%22back%22%3A%20%22Adds%20up%20all%20non-null%20values%20in%20the%20column%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_widget%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(LabelingWidget%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_widget%20%3D%20mo.ui.anywidget(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LabelingWidget(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20question%3D%22Drag%20each%20label%20to%20the%20line%20of%20the%20query%20it%20best%20describes.%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%5B%22aggregation%20function%22%2C%20%22alias%22%2C%20%22source%20table%22%2C%20%22grouping%20column%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text_lines%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22select%20species%2C%20avg(body_mass_g)%20as%20avg_mass%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22from%20penguins%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22group%20by%20species%3B%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20correct_labels%3D%7B0%3A%20%5B0%2C%201%5D%2C%201%3A%20%5B2%5D%2C%202%3A%20%5B3%5D%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20_widget%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A