178. Rank Scores

最新推荐文章于 2024-12-31 10:28:59 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/asuran/p/7726801.html
本文介绍了一种使用SQL进行排名查询的方法，通过内嵌的子查询计算大于等于当前分数的所有不同分数的数量，从而实现对分数的排名。这种方法适用于需要对数据进行排名处理的场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SELECT
  Score,
  (SELECT count(distinct Score) FROM Scores WHERE Score >= s.Score) Rank
FROM Scores s
ORDER BY Score desc

　　

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在这个问题中，我们展示了如何使用 SQL 的函数来根据分数进行排名，确保相同分数的排名相同，并且排名是连续的。我们还对比了RANK()和三者的不同，解释了为什么是本问题的最佳选择。此外，我们还提供了如何使用 Pandas 来解决相同问题的代码，展示了两者在功能上的一致性。这个问题不仅是对 SQL 窗口函数的一次实践，也帮助我们理解了如何在实际应用中处理排名计算。
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mysql+rank+scores_178. Rank Scores solution
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SQL - 计算分数排名（Rank）实现详解（LeetCode178）
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12-31 1577
通过使用 SQL 的窗口函数，我们可以轻松地计算分数排名，并且处理分数相同的情况。该方法不仅简洁高效，还能避免因排名空缺导致的错误。这个技术在比赛成绩、考试排名等场景中都非常有用。希望本博客能够帮助你理解如何在 SQL 中处理排名计算。如果你在实际项目中遇到类似问题，记得使用来解决。
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可以使用pandas的drop函数来删除该列，代码如下： ```python scores = pd.read_excel('./scores.xlsx') scores = scores.drop('Unnamed: 0_level_0', axis=1) ``` 这里的`axis=1`表示删除列，`axis=0`表示删除行。这样就可以将`Unnamed: 0_level_0`这一列删除了。
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