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我需要将行号添加到 BigQuery 中的大型(约十亿行)数据集。当我尝试:
SELECT
*
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY d_arf DESC) plarf
FROM [trigram.trigrams8]
最佳答案
你没有给我一个有效的查询,所以我必须创建我自己的,所以你需要将它转换到你自己的问题空间。另外,我不确定为什么要为如此庞大的数据集中的每一行指定一个行号,但接受了挑战:
SELECT a.enc, plarf, plarf+COALESCE(INTEGER(sumc), (0)) row_num
FROM (
SELECT STRING(year)+STRING(month)+STRING(mother_age)+state enc,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY year ORDER BY enc) plarf,
year
FROM [publicdata:samples.natality] ) a
LEFT JOIN (
SELECT COUNT(*) c, year+1 year, SUM(c) OVER(ORDER BY year) sumc
FROM [publicdata:samples.natality]
GROUP BY year
) b
ON a.year=b.year
关于google-bigquery - BigQuery 中针对大型数据集的 RANK 或 ROW_NUMBER,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33247703/
我正在尝试找出一种计算排名的方法。现在它只需要每个条目的赢/输的比率,所以例如100 次中,有 99 次获胜,则胜率达到 99%。但如果一个参赛作品在 1 票中赢得 1 票,那么它的获胜排名将是 10
我尝试了以下操作,但它没有对每个类别进行明智的排名。相反,在不考虑类别的情况下对所有记录进行排名。我希望每个类别重新出现排名 select rs.Section,rs.Field1,rs.Field
如何获得在分区更改时重新启动的 RANK?我有这张表: ID Date Value 1 2015-01-01 1 2 2015-01-02 1 1; 关于
由于我们可以使用 row_number() 获得分配的行号如果我们想使用 dense_rank() 在不跳过分区内的任何数字的情况下找到每一行的排名,我们为什么需要rank()功能,我想不出任何用例
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我遇到了这类错误。 colsys.f:1367.51: 1 NOLD, ALDIF, K, NCOMP, M, MSTAR, 3,DUMM,0)
import tensorflow as tf x = [[1,2,3],[4,5,6]] y = [0,1] z = [1,2] x = tf.constant(x) y = tf.constant
我在学习 SQL 中的排名函数,发现它使用的排名与 pandas 方法不同。如何得到相同的答案? 提问链接:https://www.windowfunctions.com/questions/rank
在 SQL Server 数据库中,我有一个我对排名感兴趣的值表。 当我执行 RANK() OVER (ORDER BY VALUE DESC) 作为 RANK 时,我得到以下结果(在假设表中): R
我有一个包含以下字段的游戏 table : ID Name Email Points ---------------------------------- 1 Jo
我有以下 TensorFlow 代码: layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
我是 Sentdex 教程的神经网络新手。我尝试运行该代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist i
我是 tensorflow 的新手,我正在尝试将双向 LSTM 的一些代码从旧版本的 tensorflow 更新到最新版本 (1.0),但我收到此错误: Shape must be rank 2 bu
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实际上我们不能在 if 语句中使用 tf.var 作为 bool 来代替使用 tf.cond。我为规范化输入数据编写了这段代码,但出现了令人困惑的错误,我哪里做错了? def global_co
我是一名优秀的程序员,十分优秀!