Я застрял в одной строке запроса, где используется функция ROW_NUMBER(), за которой следует функция OVER(PARTITION BY).
Ниже приведена схема таблицы:
Код: Выделить всё
product_id (INTEGER)
variant_id (INTEGER)
client_code (VARCHAR)
transaction_date (DATE)
customer_id (INTEGER)
store_id (INTEGER)
invoice_id (VARCHAR)
invoice_line_id (INTEGER)
quantity (NUMERIC)
net_sales_price (NUMERIC)
Код: Выделить всё
SELECT
product_id,
variant_id,
client_code,
transaction_date,
ROW_NUMBER() OVER(
PARTITION BY
product_id, variant_id, store_id, customer_id, client_code
ORDER BY
transaction_date ASC,
invoice_id ASC,
invoice_line_id ASC,
quantity DESC,
net_sales_price ASC
) AS repeat_purchase_seq
FROM transactions
пример 1:
Код: Выделить всё
new_df = (
df
.sort(['product_id', 'variant_id', 'store_id', 'customer_id', 'client_code','transaction_date', 'invoice_id', 'invoice_line_id',pl.col('quantity').reverse(), 'net_sales_price'])
.with_columns(repeat_purchase_seq = pl.first().cum_count().over(['product_id', 'variant_id', 'store_id', 'customer_id', 'client_code']).flatten())
)
Код: Выделить всё
new_df = (
df
.sort(['transaction_date', 'invoice_id', 'invoice_line_id', 'quantity', 'net_sales_price'], descending=[False, False, False, True, False])
.with_columns(repeat_purchase_seq = pl.struct('transaction_date', 'invoice_id', 'invoice_line_id', 'quantity', 'net_sales_price').rank('ordinal').over(['product_id', 'variant_id', 'store_id', 'customer_id', 'client_code']))
)
Я попытался сравнить таблицу, созданную SQL, с фреймом данных, созданным с помощью Polars, из 17 миллионов строк. , имеется около 250 000 несовпадающих строк.
Итак, есть ли лучший способ справиться с этой ситуацией ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY)?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... artition-b