我試圖通過語句分區返回分組集的最小和最大日期時間。分鐘線有效，但最大值返回未分組結果的最大日期。 SQL Server 2016.我錯過了什麼？ SELECT
[temp_Emp], [temp_EmpID], [temp_Date], [Temp_Start], [Temp_End],
MIN(Temp_Start) OVER (PARTITION BY temp_EmpID
我要讓這樣的工作PROC SQL： proc sql;
%connect_to_sql_macro;
create table sql.table as
(
select some_id, date from connection to oracle
(
select some_id, date, row_number()over(partition by some_id order by
我正在尋找熊貓語法來完成以下聚合到Pandas DataFrame。我無法找到一個例子來說明如何在pandas中完成以下sql查詢。 #sum and divide
select
click,
ctr,
SUM(click)/SUM(imp) as ctr
from mytable
group by website
#normalize each subgroup
select
我有一個由時間戳列和美元列組成的數據集。我希望找到以每行時間戳結束的每週平均美元數。我最初是在查看pyspark.sql.functions.window函數，但是按星期計算數據。 下面是一個例子： %pyspark
import datetime
from pyspark.sql import functions as F
df1 = sc.parallelize([(17,"2017-
我只是想在窗口做一個countDistinct和得到這個錯誤： AnalysisException: u'Distinct window functions are not supported: count(distinct color#1926)
有沒有辦法在在pyspark窗口做一個重複計數？ 下面是一些示例代碼： from pyspark.sql import functions as