我试图根据过去 18 个月内的访问次数将客户与“首选”商家联系起来，决胜局是最近的访问日期。我在决胜局方面遇到了一些麻烦。如果有两条记录根据某个 MemberID 的访问次数均排名第 1，我想将该 MemberID 的记录上的 IsFirst 位列设置为 1。我该怎么做呢？
Catch是,整行是一样的.
表:
Hello
Hello
Hello
Bye
Bye
Good Morning
Good Morning
我想离开:
Hello
Bye
Good Morning
我知道你可以在这里使用RANK(),但我从未真正使用它,所以我不太确定.
任何人都可以帮我一把吗？
以下是名为df的格式化数据框.
Company Category Margin Ranking
SBI BK 34.5 1
PNB BK 39.5 2
UCO BANK BK 39.9 3
BANK BK 41.3 4
INDIAN BANK BK 42.3 5
DENA BANK BK 44.5 6
VIJAYA BANK BK 44.5 7
UNION BANK BK 47.6 8
CENTRAL BANK BK 49.8 9
INFOSYS IT 5.6 1
HCL TECH IT 5.9 2
TCS IT 6.9 3
CMC IT 12.6 4
TECHMAHINDRA IT 12.6 5
COGNIZANT IT 15.8 6
IGATE IT 22.4 7
WIPRO IT 22.9 8 …我有一个值的数据集，它有多个列（针对不同的站点）和多行（针对不同的日期），我尝试使用 R 对每天进行排名。我希望从总数中对每列（站点）的数据进行排名一天内的网站数量（因此排名基于每一行）。可以在 Excel 中进行，但显然需要很长时间。下面是我试图实现的[小得多]示例：
date - site1 - site2 - site3 - site4
1/1/00 - 24 - 33 - 10 - 13
2/1/00 - 13 - 25 - 6 - 2
~~ leading to:
date - site1 - site2 - site3 - site4
1/1/00 - 2 - 1 - 4 - 3
2/1/00 - 2 - 1 - 3 - 4
希望有一些简单的命令，非常感谢！
我正在尝试在Hive中运行此查询,以仅返回在adimpression表中更常出现的前10个网址.
select
ranked_mytable.url,
ranked_mytable.cnt
from
( select iq.url, iq.cnt, rank() over (partition by iq.url order by iq.cnt desc) rnk
from
( select url, count(*) cnt
from store.adimpression ai
inner join zuppa.adgroupcreativesubscription agcs
on agcs.id = ai.adgroupcreativesubscriptionid
inner join zuppa.adgroup ag
on ag.id = agcs.adgroupid
where ai.datehour >= '2014-05-15 00:00:00'
and ag.siteid = 1240
group by url
) iq
) ranked_mytable
where
ranked_mytable.rnk <= 10
order by
ranked_mytable.url,
ranked_mytable.rnk desc
;
不幸的是我收到一条错误消息:
FAILED: SemanticException [Error 10002]: Line 26:23 Invalid column reference …我对R很陌生,所以对于很多有经验的程序员来说这似乎是微不足道的,对不起提前!
我有一个长度为8的数字向量,如下所示:
data <- c(45, 67, 23, 24, 5, 23, 45, 23)
当我输入:时rank(data),R返回:[1] 6.5 8.0 3.0 5.0 1.0 3.0 6.5 3.0
然而,根据我(非常基本的)对等级的理解,我希望R只返回给我整数......例如:
[1] 6 8 2 5 1 3 7 4
怎么能rank()告诉我第一个元素data有浮点排名而不是整数排名？是因为有data重复的价值观,所以rank()试图以一种我没想到的方式处理关系？如果是这样,请告诉我如何解决这个问题,以便我可以获得看起来像我之前预期的输出.此外,rank()非常感谢有关如何处理NA值的任何信息.可以使用的基本描述rank()以及可以使用的铃声和口哨将是太棒了!我在youtube上寻找视频,搜索stackoverflow无济于事!非常感谢.
我完全为在mysql中从rank（）over（按x分区，按y desc排序）创建新列“ LoginRank”而感到困惑。
From sql server i would write the following query, to create a column "Loginrank" that is grouped by "login" and ordered by "id".
select ds.id,
ds.login,
rank() over(partition by ds.login order by ds.id asc) as LoginRank
from tablename.ds
I have the following table.
create table ds (id int(11), login int(11))
insert into ds (id, login)
values (1,1),
(2,1),
(3,1),
(4,2),
(5,2),
(6,6),
(7,6),
(8,1)
I tried applying many existing mysql fixes to my dataset but continue to …
问候Delphian堆垛机.
我搜索了网站,所有"排列等级和排名"相关的讨论,找不到符合我需求的那个.
在德尔福:
有一个数组:
Members: array [0..3] of Byte = (0,1,2,3);
如果想要迭代由3个元素组成的所有不同排列,可以估计结果列表将由24行组成,按字典顺序排列为:
0 012
1 013
2 021
3 023
4 031
5 032
6 102
7 103
8 120
9 123
10 130
11 132
12 201
13 203
14 210
15 213
16 230
17 231
18 301
19 302
20 310
21 312
22 320
23 321
可以使用"n选择k"公式计算列表的大小,其中"n"表示成员数,"k"表示选择数:
p(n,k) = n! / (n-k)!
p(4,3) = 4! / (4-3)! = (4 x 3 x 2 x 1) / …df = pl.DataFrame(
{
"era": ["01", "01", "02", "02", "03", "03"],
"pred1": [1, 2, 3, 4, 5,6],
"pred2": [2,4,5,6,7,8],
"pred3": [3,5,6,8,9,1],
"something_else": [5,4,3,67,5,4],
}
)
pred_cols = ["pred1", "pred2", "pred3"]
ERA_COL = "era"
我正在尝试做一个相当于北极熊排名百分位的事情。Polars 的rank功能缺乏pctPandas 所具有的旗帜。
我在这里查看了另一个问题：how to replacement pandas df.rank(axis=1) with Polars
但问题的结果（并将其应用到我的代码中）有些不对劲。计算 Pandas 中的排名百分比，给我一个浮点数，Polars 提供的示例给我一个数组，而不是浮点数，因此示例中计算的内容有所不同。
举个例子，Pandas 代码是这样的：
df[list(pred_cols)] = df.groupby(ERA_COL, group_keys=False).apply(
lambda d: d[list(pred_cols)].rank(pct=True)
)
我想使用一个公式，第一个值 (4) 的排名为 1，第二个值 (3) 的排名为 2，第三个值 (3) 的排名为 2，第四个值 ( 2) 排名为 3。例如：4,3,3,2 将作为排名 1,2,2,3
请帮忙
我想要它的解决方案