网站建设找哪家好,济南网络优化中心照片,网站统计分析,seo站点ROW_NUMBER() 是一个窗口函数#xff0c;用于在 SQL 查询结果集中为每一行分配一个唯一的数字标识符。这个标识符通常用于数据排序、分组或者在结果集中标识特定行。
ROW_NUMBER() 函数的语法如下#xff1a;
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY column1, column2, ...][ORD…ROW_NUMBER() 是一个窗口函数用于在 SQL 查询结果集中为每一行分配一个唯一的数字标识符。这个标识符通常用于数据排序、分组或者在结果集中标识特定行。
ROW_NUMBER() 函数的语法如下
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY column1, column2, ...][ORDER BY column3, column4, ...]
)
PARTITION BY 子句是可选的用于将结果集按照指定的列进行分区。在每个分区中ROW_NUMBER() 将从 1 开始为每行分配唯一标识符。ORDER BY 子句也是可选的用于指定按照哪些列对行进行排序。如果指定了 ORDER BYROW_NUMBER() 将根据排序列的顺序为每行分配唯一标识符。
举个例子假设我们有一个名为 employees 的表包含以下列id、name、department 和 salary。我们想要查询每个部门的员工按照薪资降序排列的名字和薪资同时为每个部门的员工按照薪资排名 在这个例子中我们使用了 PARTITION BY 子句按照 department 对结果集进行了分区然后使用 ORDER BY 子句按照 salary 对每个部门的员工进行排序。ROW_NUMBER() 函数为每个部门的员工分配了唯一的排名。
SELECTname,salary,department,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rank
FROMemployees
ORDER BYdepartment,rank; pyodbc库删除MSSQL中重复字段及排序函数ROW_NUMBER()运用
import pyodbc
import warningsimport pandas as pd # 导入pandas库warnings.filterwarnings(ignore) #隐藏Pandas警告SQLAlchemy
# 读取Excel文件
file_path C:\\Users\\Administrator\\Documents\\Employees.xlsx
df pd.read_excel(file_path,sheet_nameSheet1)print(df.info())# 连接到MSSQL数据库
server 127.0.0.1
database tsl
username sa
password lq8xxcccnxn_string fDRIVER{{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER{server};DATABASE{database};UID{username};PWD{password}
cnxn pyodbc.connect(cnxn_string)
cursor cnxn.cursor()# # # 将数据行插入到MSSQL数据库中
# for index, row in df.iterrows():
# column1 row[0]
# column2 row[1]
# column3 row[2]
# insert_query fINSERT INTO Employees (CustomerId,CustomerName,Email) VALUES (?, ?, ?)
# cursor.execute(insert_query, column1,column2,column3)# ROW_NUMBER() 函数需要一个 ORDER BY 子句。
# 有时候为了满足语法的要求但又不需要对结果进行实际排序可以使用 ORDER BY (SELECT 0)。# OVER 是 SQL 中用于配合窗口函数使用的子句。它指定了窗口函数计算所涉及的数据子集这个子集称为“窗口”window。
# 窗口函数执行一些计算例如 ROW_NUMBER()、SUM()、AVG() 等但是它们会基于整个查询结果集中定义的窗口进行操作。# WITH CTE AS (
# SELECT *,
# ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Column1, Column2, ... ORDER BY (SELECT 0)) AS RowNumber
# FROM YourTable
# )
# DELETE FROM CTE WHERE RowNumber 1;# 首先使用一个公共表表达式CTE来对表中的ID进行分区并为每个分区中的每一行分配一个行号。
# 然后它删除行号大于1的行这意味着它只保留每个分区中的第一行从而删除了重复的ID。
sql_del_repeat
WITH CTE AS (SELECT CustomerId, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CustomerId ORDER BY (SELECT 0)) AS RowNumFROM Employees
)
DELETE FROM CTE WHERE RowNum 1;cursor.execute(sql_del_repeat)
# 提交更改
cnxn.commit()cursor.execute(select * from Employees)
rowscursor.fetchall()
for row in rows:print(%-7s %-11s %-3s%(row[0],row[1],row[2]))# 关闭连接
cursor.close()
cnxn.close() --
在Python中你可以使用三引号或来编写多行字符串。这样你就可以在字符串中包含换行符从而编写多行SQL语句。例如
sql_query
SELECT *
FROM table_name
WHERE condition
ORDER BY some_column;cursor.execute(sql_query) -pandas库读取名为data.csv的CSV文件并将其存储为一个名为df的数据框。然后使用drop_duplicates方法删除重复的行。最后将不包含重复行的数据框保存为名为data_no_duplicates.csv的CSV文件。
import pandas as pd# 读取数据
df pd.read_csv(data.csv)# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplaceTrue)# 保存数据
df.to_csv(data_no_duplicates.csv, indexFalse)
