标签: rank

我正在使用此查询根据他们获得的投票为每个名称分配排名,但它返回错误:

1248 - 每个派生表必须有自己的别名

这是我的代码:

SELECT @rownum:=@rownum+1 AS rank, name, vote 
FROM table, (SELECT @rownum:=0) ORDER BY vote DESC

在将查询修改为: -

SELECT @rownum:=@rownum+1 AS rank, name, vote 
FROM table ORDER BY vote DESC

我得到的查询排名为NULL.任何帮助,如何获得第一名的排名？

注意:我不是在寻找任何替代解决方案.只是尝试在查询本身中执行此操作.

我正在尝试编写一个程序，其中我希望可分配数组的A等级为 1、2 或 3，具体取决于我在运行时的输入。我想这样做，因为后续操作A是相似的，并且我在模块中定义了一个work带有模块过程的接口，当执行该模块过程时A，会给出所需的结果。

我目前正在做的是这样的：

program main
implicit none
integer :: rank,n=10
real*8, allocatable :: A1(:)
real*8, allocatable :: A2(:,:)
read (*,*) rank

if (rank.eq.1) then
    allocate (A1(n))
else if (rank.eq.2) then
    allocate (A2(n,n))
end if

! operate on the array
if (rank.eq.1) then
    call work(A1)
else if (rank.eq.2) then
    call work(A2)
end if

end program

如果我可以选择 的等级A，事情会容易得多，因为这样就if不需要这些陈述了。也许这是不可能的，但感谢所有帮助。

我有一个包含 142 个数据条目的数据集：121 个人在两次测量（两年，治疗前后，年份 = 0 或 1），在第二年 46 个人在处理地块中，其余的在控制地块中（处理= 0 或 1）。以下是一些示例数据：

ID <- c("480", "480", "620", "620","712","712")
Year <- c("0", "1", "0", "1","0", "1")
Plot <- c("14", "14", "13", "13","20","20")
Treat <- c("0", "0", "0", "1", "0", "1")
Exp <- c("31", "43", "44", "36", "29", "71")
ExpSqrt <- c("5.567764", "6.557439", "6.633250", "6.000000", "5.385165", "8.426150")

Winter <- data.frame(ID, Year, Plot, Treat,
                  Exp, ExpSqrt,
                  stringsAsFactors = TRUE) 

情节和个人是随机因素，我试图拟合一个混合模型来确定年份、治疗和它们之间的相互作用的影响：

model_Exp <- lmer(ExpSqrt~Year+Treat+Year*Treat+(1|ID)+(1|Plot),data=Winter)

但我不断收到警告信息：

"fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping …

我有一个SQL服务器表,我试图获取一个计算列 - MyPartition - 指示基于变量@segment的分区数.例如,如果@segment = 3,则以下输出为真.

RowID  | RowName    | MyPartition
------ | -----------| -------
1      | My Prod 1  | 1
2      | My Prod 2  | 1
3      | My Prod 3  | 1
4      | My Prod 4  | 2
5      | My Prod 5  | 2
6      | My Prod 6  | 2
7      | My Prod 7  | 3
8      | My Prod 8  | 3
9      | My Prod 9  | 3
10 …

我有一个按州分组并汇总到总收入的数据框，其中忽略了部门和名称。我现在想分解基础数据集，以按特定顺序按收入显示状态、部门、名称和前 2 个（我从以前的数据框中创建了一个索引，该索引按特定顺序列出了状态）。使用下面的示例，我想使用我的排序索引（肯塔基州、加利福尼亚州、纽约州），该索引仅列出每个州的前两个结果（按收入先前规定的顺序）： 数据集：

State       Sector   Name   Revenue
California  1        Tom    10
California  2        Harry  20
California  3        Roger  30
California  2        Jim    40
Kentucky    2        Bob    15
Kentucky    1        Roger  25
Kentucky    3        Jill   45
New York    1        Sally  50
New York    3        Harry  15

最终目标数据框：

State       Sector   Name   Revenue
Kentucky    3        Jill   45
Kentucky    1        Roger  25
California  2        Jim    40
California  3        Roger  30
New York    1        Sally  50
New York    3        Harry  15

我遇到了日期时间排名的问题。可以说我有下表。

ID    TIME
01    2018-07-11 11:12:20
01    2018-07-12 12:00:23
01    2018-07-13 12:00:00
02    2019-09-11 11:00:00
02    2019-09-12 12:00:00

我想添加另一列以按时间为每个 ID 和组对表进行排名。我用了

df['RANK'] = data.groupby('ID')['TIME'].rank(ascending=True)

但得到一个错误：

'NoneType' object is not callable

如果我将日期时间替换为数字，它会起作用......任何解决方案？

让我们采用一列具有随机值的数据帧。我想获得所有这些值的排名，这很容易通过执行以下操作：

df.rank()

但如果存在重复的值，您的排名也会得到重复的值。例如，对于给定的数字列表：

[127.0, 131.856, 132.88, 126.249, 128.417, 124.336, 131.856, 130.624, 147.906, 134.412, 130.735, 133.433, nan, 125.59, 130.211, 133.847, 137.431, 130.0, 127.4, 132.226, 138.134]

排名函数的输出将是：

[4.0, 11.5, 14.0, 3.0, 6.0, 1.0, 11.5, 8.0, 20.0, 17.0, 9.0, 15.0, nan, 2.0, 7.0, 16.0, 18.0, 10.0, 5.0, 13.0, 19.0]

如您所见，位置 1 和 6 是相同的，完整列表中没有 11 或 12。 即使哪个数字排在第一位是任意的，我们如何才能获得这些数字的排名？

我试图获得前 3 个不同的分数（公式结果）以及获得这些（3 个最高）分数的分析师的姓名。我试过使用 RANK、SORT、LARGE 并且都给了我奇怪的结果。

这就是我要的结果。请注意，每个分数的分析师数量各不相同。

这是我使用 RANK 得到的结果。

这是我使用 SORT 得到的结果。

这是我使用 LARGE 得到的结果

我不确定我做错了什么。也许我使用了错误的功能，所以如果有人能指出我正确的方向，我将不胜感激。

我对系列的排名感到困惑。我知道排名是从系列中的最高值到最低值计算的。如果两个数字相等，则 pandas 计算数字的平均值。

在此示例中，最高值为 7。为什么我们对数字 7 的排名为 5.5，对数字 4 的排名为 1.5？

S1 = pd.Series([7,6,7,5,4,4])
S1.rank()

Output:

0    5.5
1    4.0
2    5.5
3    3.0
4    1.5
5    1.5
dtype: float64

我正在尝试设置学习以进行排名lightgbm，我有以下数据集，其中包含基于查询的用户交互：

df = pd.DataFrame({'QueryID': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 
                   'ItemID': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 
                   'Position': [1, 2 , 3, 1, 2, 3], 
                   'Interaction': ['CLICK', 'VIEW', 'BOOK', 'BOOK', 'CLICK', 'VIEW']})

问题是正确设置训练数据集？文档提到使用，Dataset.set_group()但不太清楚如何使用。