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  • 对数据进行大小排名的函数是
    千次阅读
    2020-06-20 21:57:32

    1、功能

    countif可应用于通过比较大小判断极值。

    2、应用

    利用比对最大数还大的数的计数必然为0的思路来进行极值的判断,这个思路也是排名的思路。

    =IF(COUNTIF(A$224:A$232,">"&A224),"","最大")

     

                        

     

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  • 写一个函数,可以实现数组进行从大到小排序 let arr1 = [19,100,15,25,90,7,10,999,6,3,77] function getMaxSort1(){ return arr1.sort(function(a,b){return b - a}) } console.log(getMaxSort1())...

    写一个函数,可以实现对数组进行从大到小排序

       

     let arr1 = [19,100,15,25,90,7,10,999,6,3,77]
    
        function getMaxSort1(){
    
          return arr1.sort(function(a,b){return b - a})
    
        }
    
        console.log(getMaxSort1())

      

        // 冒泡排序比大小   

      let arr1 = [19,100,15,25,90,7,10,999,6,3,77]
    function getMaxSort2(){
    
          // 外循环遍历
    
          // 控制比较的轮数,
    
          for(let i = 1; i < arr1.length; i++){
    
            // 内循环遍历
    
            // 两两比较
    
            for(let j = 0; j <arr1.length;j++){
    
              if(arr1[j] < arr1[j + 1]){
    
                let tmp = arr1[j];
    
                  arr1[j] = arr1[j + 1];
    
                  arr1[j + 1] = tmp;
    
               }
    
             }
    
          }
    
          return arr1
    
        }
    
        console.log(getMaxSort2())

       

       写一个函数,可以实现对数组进行从小到大排序

       

     let arr = [20,34,26,17,25,80]
    
        function getMinSort1(){
    
          return arr.sort(function(a,b){return a - b});
    
        }
    
        console.log(getMinSort1());

      

    ​    // 冒泡排序方法比大小   

    let arr = [20,34,26,17,25,80]
    function getMinSort2(){
    
            for(let i = 1; i < arr.length; i++){
    
              for(let j = 0; j < arr.length;j++){
    
                if(arr[j] > arr[j + 1]){
    
                  let tmp = arr[j];
    
                  arr[j] = arr[j + 1];
    
                  arr[j + 1] = tmp
    
                }
    
              }
    
            }
    
            return arr
    
        }
    
        console.log(getMinSort2())

    再说几点建议:

    前端再怎么卷,前端需求量还是很大,需要就是更好技能,你多去看,多去写,写十遍呢?你会怀疑,万一我写十遍还不理解呢?但是你写十遍了吗?无它,熟能生巧!

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  • 介绍使用DAX RANKX函数对数据进行排序的方法以及注意事项。

    在Power BI中如果想对数据排序,可以使用DAX中的RANKX函数,格式如下:

    RANKX(<table>, <expression>[, <value>[, <order>[, <ties>]]])  

    主要参数:

    • <table>:定义需要进行排序的表单,可以是导入的原始表单,也可以是由DAX函数计算后生成的表单。
    • <expression>:定义排序依据的表达式,该表达式必须能返回单一标量结果并且表达式中的参数列需要来自之前定义的table中;之后RANKX函数会根据这个表达式的计算结果进行排序

      RANKX函数的定义看起来很简单,但是使用时有很多注意事项,稍有不慎容易出错。例如以下面这个产品销售表为例,用RANKX函数按销售量对产品进行排序。
      这里写图片描述

    先用最简单的思路套用公式,创建一个Measure进行排序,公式如下:

    SalesRank = RANKX(Sales,SUM(Sales[Sales]),,DESC)

    然而,用这个SalesRank结果在Report页面得到的排序表单却有问题, 所有产品的序号都等于1,明显排序结果有误。

    这里写图片描述
    出现该问题的原因有两点:首先,由于使用了Measure,其特点是会根据创建表单所使用的列动态获取计算结果。Measure的计算结果会受到筛选上下文影响。由于没有使用ALL函数,导致RANKX函数中使用的参数表单Sales,会根据筛选条件Product和SUM[Sales]的变化而变化,相当于每一行数据都在跟自己做排序,因此结果有误。

    其次,由于RANKX中的Expression部分没有使用CALCULATE函数将行上下文转换成筛选上下文,导致SUM(Sales[Sales])的计算不受筛选条件影响,变成了对整个Sales列中的数据汇总,从而使得RANKX排序的依据结果都相同,所有Rank No都是1。

    要解决以上两个问题可以创建一个Measure计算SUM(Sales[Sales]),之后再使用ALL函数清空其他筛选条件对排序表单的影响,公式改写为:

    TotalSales = SUM(Sales[Sales])
    SalesRank = RANKX(ALL(Sales[Product]),[TotalSales],,DESC)

    这里写图片描述

    如果增加一个Country列参与排序,SalesRank公式仍然可以对Product数据进行正确排序,但是对Country列的排序并不正确。之所以有这样的结果原因是当前SalesRank公式只对以Product列为基准的TotalSales进行了排序,Country的TotalSales并没有参与计算,因此在降序排列条件下SalesRank值被统一赋值成最大排序号1。

    这里写图片描述

    要解决该问题,需要在排序时进行分类,然后对Product列下数据和Country列下数据分别进行排序。

    对于分类,可以创建一个Measure使用方法如下:

    ISCountry =
    COUNTROWS ( Sales )
        = CALCULATE ( COUNTROWS ( Sales ), ALL ( Sales ), VALUES ( Sales[Country] ) )

    这里写图片描述

    为了便于说明临时将上一个公式拆解成两个measure
    第一部分COUNTROWS ( Sales )的计算结果受到measure所在的筛选上下文条件影响。如果是以Country列作为筛选条件,可以计算出每个Country列下对应值的行数,例如Australia有5行,USA有4行。如果以Product作为筛选条件,可以计算出每个Product列下值对应的行数,例如Accessories有5行,Computers有2两行。如果由Country列+Product列共同作为筛选条件,则每个国家每种产品对应的行数都=1。

    第二部分CALCULATE ( COUNTROWS ( Sales ), ALL ( Sales ), VALUES ( Sales[Country] ) ),通过CALCULATE以及ALL和VALUES函数将COUNTROWS ( Sales )限定为只依据Country列作为筛选条件。在这一前提下,即使measure所在的筛选条件是Country列+Product列,该公式也只会按照筛选条件为Country列做输出结果。因此可以判断,当第一部分结果和第二部分结果相同时,当前行对应的数据是Country。

    这里写图片描述

    有了这个ISCountry列之后就可以用其判断当前行数据的类型,之后分别针对该数据类型进行排序即可获得想要的排序结果。使用公式如下:

    NewRank =
    IF (
        [ISCountry],
        RANKX ( ALL ( Sales[Country] ), [TotalSales],, DESC ),
        RANKX ( ALL ( Sales[Product] ), [TotalSales],, DESC )
    )

    这里面,如果当前行数据是Country,则使用ALL函数基于Country列生成一个子表单进行排序。如果前行数据是Product则使用ALL函数基于Product列生成一个子表单进行排序。

    这里写图片描述

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  • SQL窗口函数-排名窗口函数

    千次阅读 2022-04-18 18:56:18
    排名窗口函数用于对数据进行分组排名,包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()以及NTILE()等函数排名窗口函数可以用于获取数据的分类排名。常见的排名窗口函数如下: ROW_NUMBER...

    关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数

    排名窗口函数可以用于获取数据的分类排名。常见的排名窗口函数如下:

    1. ROW_NUMBER函数可以为分区中的每行数据分配一个序列号,序列号从1开始。
    2. RANK函数返回当前行在分区中的名次。如果存在名次相同的数据,后续的排名将会产生跳跃。
    3. DENSE_RANK函数返回当前行在分区中的名次。即使存在名次相同的数据,后续的排名也是连续值。
    4. PERCENT_RANK函数以百分比的形式返回当前行在分区中的名次。如果存在名次相同的数据,后续的排名将会产生跳跃。
    5. CUME_DIST函数计算当前行在分区内的累积分布。
    6. NTILE函数将分区内的数据分为N等份,并返回当前行所在的分片位置。

    排名窗口函数不支持动态的窗口大小选项,而是以整个分区作为分析的窗口。

    案例分析

    案例使用的示例表

    下面的查询中会用到两个表,其中employee表中存储了员工的基本信息,包括姓名、入职日期、部门编号、薪资等字段。以下是该表中的部分数据:

    department表中记录了部门信息,包括部门编号和部门名称。以下是该表中的数据: 

    这两个表的初始化脚本可以在文章底部获取。

    1.分类排名

    以下查询使用4个不同的排名函数计算每个员工在其部门内的月薪排名:

    SELECT d.dept_name AS "部门名称", e.emp_name AS "姓名", e.salary AS "月薪",
    
           ROW_NUMBER() OVER(
             PARTITION BY e.dept_id ORDER BY e.salary DESC
           ) AS "row_number",
           
           RANK() OVER(
             PARTITION BY e.dept_id ORDER BY e.salary DESC
           ) AS "rank",
           
           DENSE_RANK() OVER(
             PARTITION BY e.dept_id ORDER BY e.salary DESC
           ) AS "dense_rank",
            
           PERCENT_RANK() OVER(
             PARTITION BY e.dept_id ORDER BY e.salary DESC
           ) AS "percent_rank"
           
    FROM employee e
    JOIN department d ON e.dept_id=d.dept_id

    其中,4个窗口函数的OVER子句完全相同,PARTITION BY表示按照部门进行分区,ORDER BY表示按照月薪从高到低进行排序。该查询返回的结果如下:

    以“研发部”为例,ROW_NUMBER函数为每个员工分配了一个连续的数字编号,其中“廖化”和“张苞”的月薪相同,但是编号不同。


    RANK函数为每个员工返回了一个名次,其中“廖化”和“张苞”的名次都是6,在他们之后“赵统”的名次为8,产生了跳跃。


    DENSE_RANK函数为每个员工返回了一个名次,其中“廖化”和“张苞”的名次都是6,在他们之后“赵统”的名次为7,没有产生跳跃。


    PERCENT_RANK函数按照百分比指定名次,取值位于0到1之间。其中“赵统”的百分比排名为0.875,产生了跳跃。

    2.Top-N排行榜

    基于排名窗口函数,我们还可以实现分类Top-N排行榜。例如,以下语句用于查找每个部门中最早入职的2名员工:

    SELECT dept_name AS "部门名称", emp_name AS "姓名", to_char(hire_date,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AS "入职日期",rn AS "入职顺序" FROM (
      SELECT d.dept_name, e.emp_name, e.hire_date,
             ROW_NUMBER() OVER(
               PARTITION BY e.dept_id ORDER BY e.hire_date
             ) AS rn
      FROM employee e
      JOIN department d ON e.dept_id=d.dept_id
    )
    WHERE rn <=2;

    查询结果:

    3.累积分布

    CUME_DIST函数可以返回当前行在分区内的累积分布,也就是排名在当前行之前(包含当前行)所有数据所占的比率,取值范围为大于0且小于或等于1。


    例如,以下查询返回了所有员工按照月薪排名的累积分布情况:

    SELECT e.emp_name AS "姓名",e.salary AS "月薪",
           CUME_DIST() OVER(
              ORDER BY e.salary
           ) AS "累积占比"
    FROM employee e

    其中,OVER子句没有指定分区选项,因此CUME_DIST函数会将全体员工作为一个整体进行分析。ORDER BY选项表示按照月薪从低到高进行排序。该查询返回的结果如下:

    结果显示8%的员工月薪小于或等于4000元;或者也可以说,月薪4000元,意味着在公司中的月薪排名属于最低的8%。

    4.平分后排序

    NTILE函数用于将分区内的数据分为N等份,并计算当前行所在的分片位置。

    例如,以下语句将员工按照入职先后顺序分为5组,并计算每个员工所在的分组:

    SELECT e.emp_name AS "姓名",to_char(hire_date,'yyyy-mm-dd') AS "入职日期",
           NTILE(5) OVER(
              ORDER BY e.hire_date
           ) AS "分组位置"
    FROM employee e
    

    其中,OVER子句没有指定分区选项,因此NTILE函数会将全体员工作为一个整体进行分析。

    ORDER BY选项表示按照入职先后进行排序。该查询返回的结果如下:

     分组位置为1的是最早入职的20%员工,分组位置为5的是最晚入职的20%员工。

    示例表和脚本

    --部门表
    CREATE TABLE department
        ( dept_id    NUMBER
        , dept_name  VARCHAR2(50) NOT NULL
        ) ;
    COMMENT ON TABLE department IS '部门信息表';
    COMMENT ON COLUMN department.dept_id IS '部门编号,自增主键';
    COMMENT ON COLUMN department.dept_name IS '部门名称';
    
    
    -- 生成测试数据
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (1,'行政管理部');
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (2,'人力资源部');
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (3,'财务部');
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (4,'研发部');
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (5,'销售部');
    INSERT INTO department(DEPT_ID,dept_name) VALUES (6,'保卫部');
    
    
    
    
    
    --员工信息表
    CREATE TABLE employee
        ( emp_id    NUMBER
        , emp_name  VARCHAR2(50) NOT NULL
        , sex       VARCHAR2(10) NOT NULL
        , dept_id   INTEGER NOT NULL
        , manager   INTEGER
        , hire_date DATE NOT NULL
        , job_id    INTEGER NOT NULL
        , salary    NUMERIC(8,2) NOT NULL
        , bonus     NUMERIC(8,2)
        , email     VARCHAR2(100) NOT NULL
      , comments  VARCHAR2(500)
      , create_by VARCHAR2(50) NOT NULL
      , create_ts TIMESTAMP NOT NULL
      , update_by VARCHAR2(50) 
      , update_ts TIMESTAMP
        ) ;
    COMMENT ON TABLE employee IS '员工信息表';
    COMMENT ON COLUMN employee.emp_id IS '员工编号,自增主键';
    COMMENT ON COLUMN employee.emp_name IS '员工姓名';
    COMMENT ON COLUMN employee.sex IS '性别';
    COMMENT ON COLUMN employee.dept_id IS '部门编号';
    COMMENT ON COLUMN employee.manager IS '上级经理';
    COMMENT ON COLUMN employee.hire_date IS '入职日期';
    COMMENT ON COLUMN employee.job_id IS '职位编号';
    COMMENT ON COLUMN employee.salary IS '月薪';
    COMMENT ON COLUMN employee.bonus IS '年终奖金';
    COMMENT ON COLUMN employee.email IS '电子邮箱';
    COMMENT ON COLUMN employee.comments IS '备注信息';
    COMMENT ON COLUMN employee.create_by IS '创建者';
    COMMENT ON COLUMN employee.create_ts IS '创建时间';
    COMMENT ON COLUMN employee.update_by IS '修改者';
    COMMENT ON COLUMN employee.update_ts IS '修改时间';
     
     
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (1,'刘备', '男', 1, NULL, DATE '2000-01-01', 1, 30000, 10000, 'liubei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (2,'关羽', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 26000, 10000, 'guanyu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (3,'张飞', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 24000, 10000, 'zhangfei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (4,'诸葛亮', '男', 2, 1, DATE '2006-03-15', 3, 24000, 8000, 'zhugeliang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2006-03-15 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (5,'黄忠', '男', 2, 4, DATE '2008-10-25', 4, 8000, NULL, 'huangzhong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2008-10-25 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (6,'魏延', '男', 2, 4, DATE '2007-04-01', 4, 7500, NULL, 'weiyan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2007-04-01 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (7,'孙尚香', '女', 3, 1, DATE '2002-08-08', 5, 12000, 5000, 'sunshangxiang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (8,'孙丫鬟', '女', 3, 7, DATE '2002-08-08', 6, 6000, NULL, 'sunyahuan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (9,'赵云', '男', 4, 1, DATE '2005-12-19', 7, 15000, 6000, 'zhaoyun@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2005-12-19 10:00:00', 'Admin', TIMESTAMP '2006-12-31 10:00:00');
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (10,'廖化', '男', 4, 9, DATE '2009-02-17', 8, 6500, NULL, 'liaohua@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2009-02-17 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (11,'关平', '男', 4, 9, DATE '2011-07-24', 8, 6800, NULL, 'guanping@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-24 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (12,'赵氏', '女', 4, 9, DATE '2011-11-10', 8, 6600, NULL, 'zhaoshi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-11-10 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (13,'关兴', '男', 4, 9, DATE '2011-07-30', 8, 7000, NULL, 'guanxing@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-30 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (14,'张苞', '男', 4, 9, DATE '2012-05-31', 8, 6500, NULL, 'zhangbao@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-31 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (15,'赵统', '男', 4, 9, DATE '2012-05-03', 8, 6000, NULL, 'zhaotong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-03 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (16,'周仓', '男', 4, 9, DATE '2010-02-20', 8, 8000, NULL, 'zhoucang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2010-02-20 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (17,'马岱', '男', 4, 9, DATE '2014-09-16', 8, 5800, NULL, 'madai@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2014-09-16 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (18,'法正', '男', 5, 2, DATE '2017-04-09', 9, 10000, 5000, 'fazheng@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-04-09 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (19,'庞统', '男', 5, 18, DATE '2017-06-06', 10, 4100, 2000, 'pangtong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-06-06 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (20,'蒋琬', '男', 5, 18, DATE '2018-01-28', 10, 4000, 1500, 'jiangwan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-01-28 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (21,'黄权', '男', 5, 18, DATE '2018-03-14', 10, 4200, NULL, 'huangquan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-14 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (22,'糜竺', '男', 5, 18, DATE '2018-03-27', 10, 4300, NULL, 'mizhu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-27 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (23,'邓芝', '男', 5, 18, DATE '2018-11-11', 10, 4000, NULL, 'dengzhi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-11-11 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (24,'简雍', '男', 5, 18, DATE '2019-05-11', 10, 4800, NULL, 'jianyong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2019-05-11 10:00:00', NULL, NULL);
    INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (25,'孙乾', '男', 5, 18, DATE '2018-10-09', 10, 4700, NULL, 'sunqian@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-10-09 10:00:00', NULL, NULL);
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  • 这应该是我除了计算智能这篇博客之外,整理的最辛苦的一篇博客了。 看了CSDN上有不少关于EXCEL函数介绍的,但都没有结合动图来介绍。而本篇博客通过录制动图的方法,并且...目录数据清洗类TRIM 函数CONCATENATE 函数
  • 为了更好的学习 Python,我将以客户流失数据集为例,分享「30」个在数据分析过程中最常使用的函数和方法,数据「文末」可以下载。 数据如下所示: import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv(...
  • R语言使用dplyr包对数据对象进行排序并添加排序序号、使用min_rank函数对向量进行排序并添加排序后的序号、增加每个重复的排序值、重合后会出现跳变
  • Vue根据数据字段大小进行排列

    千次阅读 2019-10-17 12:53:56
    所以需要重新声明一个对象,但是在上面循环的时候,要改变循环的对象 tidis: function () { // 在sort函数中传入自己的自己编写的数据排序的函数 return this.items.sort(sortNumber); }, sortStudent: function () ...
  • 学生成绩的排名,在Excel可以应用...再单击筛选,完成步骤(2)的操作:4、学生的期评成绩进行排名:在期评成绩单元格后输入“排名”,然后在选中“T8”单元格,菜单→“公式”→插入函数”,在弹出的插入函数敞口中...
  • SQL窗口函数

    万次阅读 多人点赞 2022-04-18 16:53:24
    窗口函数(Window Function)可以像聚合函数一样一组数据进行分析并返回结果,二者的不同之处在于,窗口函数不是将一组数据汇总成单个结果,而是为每一行数据都返回一个结果。聚合函数和窗口函数的区别如下图所示...
  • 【填空题】按顺序补齐输出结果 x=2 print(type(x)) print(x/3) print(4.0/x) print(x//6) print(x**3) 【程序题】数据资料中打开文本“沉默的羔羊” 编写程序,输出出现次数排名前5的人名 【多选题】s="Python" 则...
  • 最全面的Excel函数排名公式汇总

    万次阅读 2021-07-28 06:15:06
    在工作中,我们很常遇到需要销售业绩或学生成绩等进行排名。使用排序的方法可以很便捷的进行排名,但是运用函数公式可能更加方便和高大上。本文列举了关于排名的几种方法:第一部分:美式排名公式一、用RANK函数两...
  • 使用Matlab整个矩阵元素进行大小排序,排序后的矩阵大小与原矩阵一样,按照左上最小,右下最大排列或者左上最大,右下最小排列。 代码如下: clc; clear; %%%%%%%%%%%%%%%%%主函数 A = rand(5,6);%需要排列的...
  • 一种用于时间序列操作的重要用法,是使用滑窗(sliding windown)或呈指数降低的权重(exponentially decaying weights),来时间序列进行统计值计算和其他一些函数计算。 这个对于消除噪声或有缺陷的数据是很有用...
  • <Excel> 数据分析excel常用函数

    万次阅读 多人点赞 2018-10-23 17:12:42
    本文整理了用excel数据分析时的几种常用函数: 简单函数(包含加总、计数、平均、最值、排序、乘积、除余、取整) 逻辑函数(包含if、iferror、and、or) 文本函数(包含文本提取、文本查找、文本替换、文本转换及...
  • Python排列函数:sort、sorted

    千次阅读 2020-12-10 06:24:52
    排序函数介绍:sort()和sorted()都属于Python list的排序方法区别:sort()属于永久性排列,直接改变该list; sorted属于暂时性排列,会产生一个新的序列。#sorted()>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])[1, 2, 3, 4...
  • rank函数降序排名

    万次阅读 2021-07-20 03:37:30
    例如:销售业绩和学生的成绩进行排名,似乎是挺常见的场景,而在Excel当中,大家或许用的最多的就是排序功能了。但这里我们要教各位一个新的函数,这个函数自带排名功能,他就是——RANK函数。下面我们一起来看看...
  • MySQL从8.0开始支持开窗函数,这个功能在别的数据库中早已支持,更加方便分析,开窗函数也是通过指定字段将数据分成多个窗口,每个窗口每一行执行函数,每个窗口返回等行数的结果。窗口函数和普通聚合函数也很容易...
  • Excel:RANK排名函数

    千次阅读 2020-01-10 09:45:33
    说到排列名次,一般人会联想到Excel的排序功能,但排序操作将改变数据行的顺序,会带来一些额外的麻烦。实质上Excel中提供了几个排名相关的函数,更加简便实用。1、RANK函数在Exce...
  • mysql用函数实现和前一行数据做对比
  • ③RANK: Rank函数返回一个唯一的值,除非遇到相同的数据时,此时所有相同数据排名是一样的,同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。 同时也可以分组排序,也就是在Over从句内加入...
  • 开窗函数用于计算基于组的某种聚合值,并且每个组返回多行,但是group by 一个组只返回一行 over() 不加参数,窗口大小为所有行 over(partition by 字段) 窗口大小为所在分区的大小 over(partition by 字段 order...
  • 第一个排序函数,使用【数据】-【排序】功能也可以对数据进行排序,但是如果数据进行了更改,排序不会发生相应的改变。2.使用排序函数rank,当输入这个函数时,可以看到上面出现了黄色的三角,这说明这个函数已经被...
  • 1. 数据文件2. 读数据import pandas as pddata = pd.read_csv('D:\git\python\code\第5章\产品统计表.csv')print(data)输出编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元)0 a001 背包 ...
  • 1、在普通报表中设置单元格可以填报,需要添加组件设置-文本控件 2、如果需要根据值得大小进行排名(E2是所需要排名值得列名) 公式:rank(E2,E2[!0],0) 效果图:
  • 复习:在前面我们已经学习了Pandas基础,知道利用Pandas读取csv数据的增删查改,今天我们要学习的就是探索性数据分析,主要介绍如何利用Pandas进行排序、算术计算以及计算描述函数describe()的使用。 1 第一章:探索...
  • 计算机函数

    2021-06-16 06:08:15
    计算机的函数,是一个固定的一个程序段,或称其为一个子程序,它在可以实现固定运算功能的同时,还带有一个入口和一个出口,所谓的入口,就是函数所带的各个参数,我们可以通过这个入口,把函数的参数值代入子程序,...
  • Pandas 函数方法汇总一览查询(持续补充改进) ...我想 Pandas 数据结构的数据实现某种操作,但是我不知道或者说在我的印象里似乎已经不记得是否有这样的函数方法,如果有,又该用哪个方法呢? 我
  • 大家好,我是小z继续给大家分享一波Tableau实战Tableau感兴趣的可以戳之前的文章补补一天入门Tableau详细教程(上)一天入门Tableau详细教程(下)0x00 Tabl...
  • Excel常用统计分析函数分享

    千次阅读 2021-04-05 14:47:03
    AVERAGEIFS2 按指定条件计数2.1 条件判断介绍2.2 单字段多条件计数2.3 多字段多条件计数3 认识COUNTA与COUNTBLANK函数3.1 检查数据填写的完整性3.2 空与非空的判断4 应用SUMPRODUCT函数计算4.1 应用SUMPRODUCT函数...

空空如也

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对数据进行大小排名的函数是