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...