Group by 第二選擇 OVER

1.over不能單獨使用，要和分析函式：rank(),dense_rank(),row_number()等一起使用。其引數：over（partition by columnname1 order by columnname2）含義：按columname1指定的字段進行分組排序，或者說按欄位columnname1的值進行分組排序。例如：employees表中，有兩個部門的記錄：department_id ＝10和20 select department_id，rank（） over（partition by department_id order by salary) from employees就是指在部門10中進行薪水的排名，在部門20中進行薪水排名。如果是partition by org_id，則是在整個公司內進行排名

2.不是over,是rank() over ，具體語法形如： rank ( ) over ( [query_partition_clause] order_by_clause ) dense_rank ( ) over ( [query_partition_clause] order_by_clause ) 可實現按指定的字段分組排序，對於相同分組欄位的結果集進行排序, 其中partition by 為分組字段，order by 指定排序字段

例子：select purchase_no,

purchase_detail_no,

accident_status_cd,

row_number() over　(partition by purchase_no, purchase_detail_no order by purchase_detail_no)

from mtinq_acceidents

Group by 第二選擇 OVER

1.over不能單獨使用，要和分析函式 rank dense rank row number 等一起使用。其引數 over partition by columnname1 order by columnname2 含義 按columname1指定的字段進行分組排序，或者說按欄位columnname...

二 理解over 函式

1.1 兩個order by的執行時機 分析函式是在整個sql查詢結束後 sql語句中的order by的執行比較特殊 再進行的操作,也就是說sql語句中的order by也會影響分析函式的執行結果 a 兩者一致 如果sql語句中的order by滿足分析函式分析時要求的排序，那麼sql語句中的排序...

pandas中選擇被Groupby函式後的資料列

有時我們在需要用pandas進行資料分析時，需要使用groupby函式，但是使用該函式後會導致想要的資訊列無法選擇。舉個例子，現在我需要對下面三個區域的總銷售次數做乙個統計。設定了乙個名稱為df的dataframe df pd.dataframe data df.groupby df 區域 coun...