添加具有基于另一个日期时间列的值的日期时间列

Posted 2023-03-25

【中文标题】添加具有基于另一个日期时间列的值的日期时间列

【英文标题】：Add datetime column with values based on another datetime column

【发布时间】：2020-11-15 16:52:44

【问题描述】：

我有一张桌子：

|       date | x |
|------------+---|
| 2020-09-09 | 1 |
| 2020-09-09 | 2 |
| 2020-10-10 | 3 |
| 2020-10-10 | 4 |
| 2020-10-10 | 5 |
| 2020-11-11 | 6 |
| 2020-11-11 | 7 |

使用 SQL 语言（BigQuery 方言）我需要添加一列 date_today_max，以便它复制 date 列中的所有数据，但对于具有最新 date（意思是 max(date)）的记录，它将替换与current_date约会：

|       date | date_today_max | x |
|------------+----------------+---|
| 2020-09-09 |     2020-09-09 | 1 |
| 2020-09-09 |     2020-09-09 | 2 |
| 2020-10-10 |     2020-10-10 | 3 |
| 2020-10-10 |     2020-10-10 | 4 |
| 2020-10-10 |     2020-10-10 | 5 |
| 2020-11-11 |     2020-11-15 | 6 |
| 2020-11-11 |     2020-11-15 | 7 |

使用 Python+Pandas 我可以达到类似的效果

In [23]: from datetime import datetime

In [24]: import pandas as pd

In [25]: d = pd.date_range("2020-10-10","2020-10-15",freq="1d")

In [26]: df = pd.DataFrame(zip(d,[1,2,3,4,5,6]), columns=['date','x'])

In [27]: df['date_today_max'] = df['date'].replace(df['date'].max(),datetime.now().replace(hour=0,minute=0,second=0,microsecond=0))

In [28]: df
Out[28]:
        date  x date_today_max
0 2020-10-10  1     2020-10-10
1 2020-10-11  2     2020-10-11
2 2020-10-12  3     2020-10-12
3 2020-10-13  4     2020-10-13
4 2020-10-14  5     2020-10-14
5 2020-10-15  6     2020-11-15

但我不知道如何用 SQL 解决这个问题。有一个replace 函数，但它只接受字符串作为参数。

【问题讨论】：

请用英文解释逻辑。如果您愿意，代码很方便，但人类的想法最好用人类语言表达。

@GordonLinoff 我很乐意这样做，但是，即使对于像这样的基本问题，我也缺少一整套正确描述这些问题的词汇。也许你的书会帮助我改变这一点:)。感谢您的帮助，您的解决方案完美运行！

【参考方案1】：

我认为您只需要一个带有窗口函数的 case 表达式：

select date, x,
       (case when date = max(date) over ()
             then current_date else date
        end) as date_today_max
from t;