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true |
中等 |
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表: Scores
+-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | id | int | | score | decimal | +-------------+---------+ id 是该表的主键(有不同值的列)。 该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score 是一个有两位小数点的浮点值。
编写一个解决方案来查询分数的排名。排名按以下规则计算:
- 分数应按从高到低排列。
- 如果两个分数相等,那么两个分数的排名应该相同。
- 在排名相同的分数后,排名数应该是下一个连续的整数。换句话说,排名之间不应该有空缺的数字。
按 score
降序返回结果表。
查询结果格式如下所示。
示例 1:
输入: Scores 表: +----+-------+ | id | score | +----+-------+ | 1 | 3.50 | | 2 | 3.65 | | 3 | 4.00 | | 4 | 3.85 | | 5 | 4.00 | | 6 | 3.65 | +----+-------+ 输出: +-------+------+ | score | rank | +-------+------+ | 4.00 | 1 | | 4.00 | 1 | | 3.85 | 2 | | 3.65 | 3 | | 3.65 | 3 | | 3.50 | 4 | +-------+------+
使用 DENSE_RANK()
函数,语法如下:
DENSE_RANK() OVER (
PARTITION BY <expression>[{,<expression>...}]
ORDER BY <expression> [ASC|DESC], [{,<expression>...}]
)
在这个语法中:
- 首先,
PARTITION BY
子句将FROM
子句生成的结果集划分为分区。DENSE_RANK()
函数应用于每个分区。 - 其次,
ORDER BY
子句指定DENSE_RANK()
函数操作的每个分区中的行顺序。
与 RANK()
函数不同,DENSE_RANK()
函数始终返回连续的排名值。
import pandas as pd
def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
# Use the rank method to assign ranks to the scores in descending order with no gaps
scores["rank"] = scores["score"].rank(method="dense", ascending=False)
# Drop id column & Sort the DataFrame by score in descending order
result_df = scores.drop("id", axis=1).sort_values(by="score", ascending=False)
return result_df
# Write your MySQL query statement below
SELECT
score,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS 'rank'
FROM Scores;
MySQL 8 开始才提供了 ROW_NUMBER()
,RANK()
,DENSE_RANK()
等窗口函数,在之前的版本,可以使用变量实现类似的功能。
SELECT
Score,
CONVERT(rk, SIGNED) `Rank`
FROM
(
SELECT
Score,
IF(@latest = Score, @rank, @rank := @rank + 1) rk,
@latest := Score
FROM
Scores,
(
SELECT
@rank := 0,
@latest := NULL
) tmp
ORDER BY
Score DESC
) s;