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.
本文主要总结数据库去掉重复数据的方法去掉重复数据的方法：第一种：distinct根据单个字段去重，能精确去重；作用在多个字段时，只有当这几个字段的完全相同时，才能去重；关键字distinct只能放在SQL语句中的第一个，才会起作用 上图举例说明：图中student_name为test的同学有两位，不同的是班级 首先，单个字段-》用distinct对student_name进行筛选，单个字段查询的话，可以看到已经将一个重复的test学生记录去掉了 应用在多个字段时，可以看到此时两个同名的test，都被查出来；应用在多个字段时，只有当多个字段重复才会去重
本文主要总结数据库去掉重复数据的方法去掉重复数据的方法：第一种：distinct根据单个字段去重，能精确去重；作用在多个字段时，只有当这几个字段的完全相同时，才能去重；关键字distinct只能放在SQL语句中的第一个，才会起作用 上图举例说明：图中student_name为test的同学有两位，不同的是班级 首先，单个字段-》用distinct对student_name进行筛选，单个字段查询的话，可以看到已经将一个重复的test学生记录去掉了 应用在多个字段时，可以看到此时两个同名的test，都被查出来；应用在多个字段时，只有当多个字段重复才会去重
SELECTallValuesfromarowwithdistinctvaluesfromacolumnid|order_id|跟踪|状态|更新时间表名：ndc110020483512412430402017-06-2900:00:00210020487412410448202017-06-2900:00:00310020483512412430402017-06-2900:00:00我需要从ndc中选择所有值(id、order_id、tracking_no)，其中order_id应该是唯一的，因为可能存在重复值。Theresultshouldoutputallvaluesintherowas
SELECTallValuesfromarowwithdistinctvaluesfromacolumnid|order_id|跟踪|状态|更新时间表名：ndc110020483512412430402017-06-2900:00:00210020487412410448202017-06-2900:00:00310020483512412430402017-06-2900:00:00我需要从ndc中选择所有值(id、order_id、tracking_no)，其中order_id应该是唯一的，因为可能存在重复值。Theresultshouldoutputallvaluesintherowas
DividingSUMByADistinctCountandgettinganerror我在以下查询中收到ORA-00937(不是按功能分组的单组)。请问有什么想法吗？查询只是将SUM除以Count。12345SELECTSUM(DISTINCTCE.USD_NOTIONAL)/(SELECTCOUNT(DISTINCTMARKET_DATE)FROMDATA_EURO_YTDWHEREMARKET_DATE>=TO_DATE('2019-01-01','YYYY-MM-DD')) FROMCEWHERECE.tradedate>='01-JAN-2019'ANDCE.exchangeIN(S
DividingSUMByADistinctCountandgettinganerror我在以下查询中收到ORA-00937(不是按功能分组的单组)。请问有什么想法吗？查询只是将SUM除以Count。12345SELECTSUM(DISTINCTCE.USD_NOTIONAL)/(SELECTCOUNT(DISTINCTMARKET_DATE)FROMDATA_EURO_YTDWHEREMARKET_DATE>=TO_DATE('2019-01-01','YYYY-MM-DD')) FROMCEWHERECE.tradedate>='01-JAN-2019'ANDCE.exchangeIN(S
