dense函数详解

小蓝 • 2024-11-29 13:53 • 编程

一、dense函数作用

在数据处理的过程中，经常需要进行数据的统计和排名，例如统计每个班级学生成绩中的前五名，或者统计某个商品销售量排名前十的店铺等。dense函数就是对数据进行排名并赋予排名序号的函数。

与其他排名函数相比，dense函数在处理有相同排名的数据时，不会跳过相同排名的数据。例如，有5个同学考了90分，紧接着5个同学考了85分，dense函数的输出将依次为1-5（90分）、6-10（85分）。

二、dense函数怎么用

SQL语句

SELECT dense_rank() OVER (PARTITION BY column ORDER BY column DESC) AS rank FROM table;

Python语言（pandas库）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'data':[1,2,2,3,4,4,4,5],'name':['a','b','c','d','e','f','g','h']})
df['rank'] = df['data'].rank(method='dense', ascending=False)
print(df)

三、dense函数python

在Python语言中，使用pandas库可以很方便地对数据进行dense函数的处理。其中rank()函数中的method参数可以设置为’dense’，表示使用dense函数进行排名。

下面是一个使用pandas库进行denserank的例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'item': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
                     'score': [85, 78, 92, 78, 88, 95, 88]})

# 计算score的dense rank
data['dense_rank'] = data.score.rank(method='dense')
print(data)

四、dense函数输出维度如何确定

在使用dense函数进行数据处理时，输出的维度需要根据具体的需求进行设置。

例如，在SQL中，可以使用PARTITION BY语句对数据进行分组，然后再进行dense函数的处理，这样可以保证输出的结果是按照分组进行排名的。

而在Python中，使用pandas库时，可以通过设置rank()函数中的ascending参数来确定输出是升序还是降序排列的。

五、deg函数

在MATLAB中，有一个与dense函数相似的函数，叫做deg函数，也可以用于对数据进行排名处理。

与dense函数不同的是，deg函数在输出排名序号时，不会跳过相同排名的数据，而是将它们的排名序号设为相同值。

下面是一个使用deg函数进行排名操作的例子：

data = [85, 78, 92, 78, 88, 95, 88];
rank = tiedrank(data,'descend');

六、det函数matlab

在MATLAB中还有一个类似于dense函数的函数，叫做det函数，其可以用于对数据进行排序和排名。

与其他排名函数相比，det函数会跳过相同排名的数据。例如，有5个同学考了90分，紧接着5个同学考了85分，det函数的输出将依次为1-5（90分）、6-10（85分）。

下面是一个使用det函数进行排名操作的例子：

data = [85, 78, 92, 78, 88, 95, 88];
rank = tiedrank(data,'descend','dense');

七、函数subplot选取3~5个与dense函数相关的做为小标题

1、SQL语句中的dense函数

2、Python中使用pandas库进行dense函数操作

3、dense函数与deg函数的区别

4、MATLAB中的det函数

5、dense函数的输出维度如何确定

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