dense函數詳解

一、dense函數作用

在數據處理的過程中，經常需要進行數據的統計和排名，例如統計每個班級學生成績中的前五名，或者統計某個商品銷售量排名前十的店鋪等。dense函數就是對數據進行排名並賦予排名序號的函數。

與其他排名函數相比，dense函數在處理有相同排名的數據時，不會跳過相同排名的數據。例如，有5個同學考了90分，緊接着5個同學考了85分，dense函數的輸出將依次為1-5（90分）、6-10（85分）。

二、dense函數怎麼用

SQL語句

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

Python語言（pandas庫）

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函數python

在Python語言中，使用pandas庫可以很方便地對數據進行dense函數的處理。其中rank()函數中的method參數可以設置為’dense’，表示使用dense函數進行排名。

下面是一個使用pandas庫進行denserank的例子：

import pandas as pd

# 創建一個DataFrame
data = pd.DataFrame({'item': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
                     'score': [85, 78, 92, 78, 88, 95, 88]})

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

四、dense函數輸出維度如何確定

在使用dense函數進行數據處理時，輸出的維度需要根據具體的需求進行設置。

例如，在SQL中，可以使用PARTITION BY語句對數據進行分組，然後再進行dense函數的處理，這樣可以保證輸出的結果是按照分組進行排名的。

而在Python中，使用pandas庫時，可以通過設置rank()函數中的ascending參數來確定輸出是升序還是降序排列的。

五、deg函數

在MATLAB中，有一個與dense函數相似的函數，叫做deg函數，也可以用於對數據進行排名處理。

與dense函數不同的是，deg函數在輸出排名序號時，不會跳過相同排名的數據，而是將它們的排名序號設為相同值。

下面是一個使用deg函數進行排名操作的例子：

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

六、det函數matlab

在MATLAB中還有一個類似於dense函數的函數，叫做det函數，其可以用於對數據進行排序和排名。

與其他排名函數相比，det函數會跳過相同排名的數據。例如，有5個同學考了90分，緊接着5個同學考了85分，det函數的輸出將依次為1-5（90分）、6-10（85分）。

下面是一個使用det函數進行排名操作的例子：

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

七、函數subplot選取3~5個與dense函數相關的做為小標題

1、SQL語句中的dense函數

2、Python中使用pandas庫進行dense函數操作

3、dense函數與deg函數的區別

4、MATLAB中的det函數

5、dense函數的輸出維度如何確定