SQL-like window functions in PANDAS: Row Numbering in Python Pandas Dataframe
I come from a sql background and I use the following data processing step frequently: Partition the table of data by one or more fields For each partition, add a rownumber to each of its rows that ranks the row by one or more other fields, where the analyst specifies ascending or descending EX: df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','a','b','a'], 'data1' : [1,2,2,3,3], 'data2' : [1,10,2,3,30]}) df d
トレジャーデータで実践：Window関数（その１） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 はじめに トレジャーデータでは最新のアップデートにより，バッチクエリ（Hive）でもWindow関数をサポートするようになりました。また，アドホッククエリ（Presto）では元々Window関数をサポートしています。 本記事で紹介したほとんどのクエリは Aggregate Functions（集約関数）のみを用いてきました。Window関数 は前述の集約関数とは似て非なる概念であり，この違いを理解し，うまく活用することでデータ分析の世界はさらに広まります。 使用するデータセット 今回使用するデータセットは「トレジャーデータで実践：Basket 分析」シリーズでも紹介した，以下の項目を持ったEC購買ログになります。このログにおいて， 「category」⊃ 「sub_category」⊃「goods_id」 の階層関
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