这篇笔记将介绍reverse、distinct、values和values_list的用法。本篇笔记目录如下：reverse()values()values_list()distinct()using()1、reverse()对QuerySet返回的结果进行反转，使用方法
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分组查询:关键字groupby的用法group:组by:通过groupby:通过....。分组groupby列名:通过指定列来分组一般情况下在题目中出现"每个""各个""不同的"这一类词语时基本都会用到groupby分组关键字语法:select列名from表名groupby列名；多字段分组语法：select*from表名groupby列名1，列名2；分组后的筛选having的用法功能：类似于where注意：不能代替where，位置不能再groupby前面。且having后面可以跟列名也可以跟聚合函数。语法：select*from表名groupby列名having条件表达式；1.查询各个部门员工
分组查询:关键字groupby的用法group:组by:通过groupby:通过....。分组groupby列名:通过指定列来分组一般情况下在题目中出现"每个""各个""不同的"这一类词语时基本都会用到groupby分组关键字语法:select列名from表名groupby列名；多字段分组语法：select*from表名groupby列名1，列名2；分组后的筛选having的用法功能：类似于where注意：不能代替where，位置不能再groupby前面。且having后面可以跟列名也可以跟聚合函数。语法：select*from表名groupby列名having条件表达式；1.查询各个部门员工
零除的处理用NULLIF(col,0)可以避免复杂的WHEN...CASE判断,例如ROUND(COUNT(view_50.amount_in)::NUMERIC/NULLIF(COUNT(view_50.amount_out)::NUMERIC,0),2)ASout_divide_in,使用COLA/NULLIF(COLB,0)后,如果COLB为0,产生的输出就是NULL空数组解析为默认值使用jsonb_array_elements_text()可以将一个JSONB类型的列解析为多行--这是一个和聚合背道而驰的函数,在处理数组时特别有用.但是在使用中,往往需要全局统计,不单单是统计带内容的数
零除的处理用NULLIF(col,0)可以避免复杂的WHEN...CASE判断,例如ROUND(COUNT(view_50.amount_in)::NUMERIC/NULLIF(COUNT(view_50.amount_out)::NUMERIC,0),2)ASout_divide_in,使用COLA/NULLIF(COLB,0)后,如果COLB为0,产生的输出就是NULL空数组解析为默认值使用jsonb_array_elements_text()可以将一个JSONB类型的列解析为多行--这是一个和聚合背道而驰的函数,在处理数组时特别有用.但是在使用中,往往需要全局统计,不单单是统计带内容的数
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
