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2017-09-04 15:17:01
例:根据tab_A表中fee列值的大小进行排序并展示排名
SET @rank = 0;
SELECT
*, @rank :=@rank + 1 AS ranking
FROM
( select *
from tab_A
) SS
ORDER BY SS.fee DESC
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- 点击工具菜单栏上的公式按钮,点击菜单下的自动求和函数,然后点击下拉框中的其他函数
- 在插入函数界面,在选择类别中,选择统计;在选择函数中,下拉选项框,选择RANK函数
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在RANK函数界面中,数值这个选项,点中自己要排序的数列,就完成设置,在引用这个选项,就是要比较的数字范围,这个时候就要输入,数字的范围,具体为B$6:B$16,这个是要输入的,尤其是$,这里不能直接选择下拉的。
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之后就可以通过点击第一个排名单元格,然后下拉单元格,完成排名信息的生成
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Rank()函数的使用:返回某数字再一列数字中相对于其他数值的大小排名
1.首先在第一个需要排名的空输入=RANK()
2.然后输入需要排序的第一个数值的位置
3.再输入需要排序的范围,要绝对引用,即在字母和数字前加$,最后输入降序排列:0,升序排列:1
降序:
升序:
注:简单,仅作笔记用,免得用的时候总是忘
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示例:以下是全球部分国家不同酒类(啤酒,白酒,红酒)的消耗量,我们要找出中国的啤酒消耗量在这些国家中排第几名。import numpy as np import pandas as pd
drinks=pd.read_csv(r"C:\Users\ABC\Desktop\drinks.csv",keep_default_na=False) drinks.head(10) # 设置'kepp_default_na=False'避免Python在读取数据时把原数据中的‘缩写词“NA”识别为空值“NaN"
# 在原DataFrame中加入一列“beer_servings_rank"(啤酒消耗量排名) drinks['beer_servings_rank']=drinks['beer_servings'].rank(ascending=False, method='first') drinks.head(10)
# 取出“China"的啤酒消耗量排名 a=drinks[drinks.country=='China'][['country','beer_servings_rank']] a
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