现有数据如下: 需求:以科目为单位 对分数进行排序 SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 科目 ORDER BY 分数 DESC) AS NUM FROM Table_A 结果如下: PARTITION BY: 告诉Row_NUMBER函数在列(或列组合)改变值时重置计数
原文:sql内置函数pivot强大的行转列功能 语法: PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (-) )AS P 完整语法: table_source PIVOT( 聚合函数(value_column) FOR pivot_column IN(<column_list>) ) UNPIVOT用于将列明转为列值(即列转行),在SQL Server 200
一.多行转成一列(并以","隔开) 表名:A 表数据: 想要的查询结果: 查询语句: SELECT name , value = ( STUFF(( SELECT ',' + value FROM A WHERE name = Test.name FOR XML PATH('') ), , , '') ) FROM A AS Test GROUP BY name; PS:STUFF语句就是为了去掉第一个[逗号] 附STUFF用法:(从原字符的第二个开始共三个字符替换为后面的字符) ,
1. SQL将一个表中的某一列值全部插入到另一个表中 插入的话: insert into a(col) select col from b; 更新的话: update a set col=select col from b where a.id=b.id; 判断表是否存在数据库中,存在就删除 if exists (select * from Sysobjects where name='temp') begin drop table temp end insert into a(columen
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one
sum(if(条件,列值,0))语法用例: select name,sum(if(subject="语文",score,0)) as "语文" from grade GROUP BY name if中第一个参数为条件,符合条件的内容才会将第二个参数相加,不符合的内容将第三个参数相加. 第二个参数为要相加的参数,可以用常量,也可以用字段值. 第三个参数为条件为假时相加的值,通常设为0. 为了将行转为列(这种操作一般用于统计),可使用如下语句: select name,
Update中使用表别名 select中的表别名: select * from TableA as ta update中的表别名: update ta from TableA as ta 如何用表中一列值替换另一列的所有值 不同表列替换: update ta set ta.key1 = tb.key2 from TableA as ta, TableB as tb where ta.key = tb.key 同一表列替换: update ta set ta.key1 = tb.key2 from