如何仅保留数据字段的最高值行并删除其他行[重复]
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【中文标题】如何仅保留数据字段的最高值行并删除其他行[重复]【英文标题】:How to keep the row with highest value for a data field only and delete other rows [duplicate] 【发布时间】:2020-07-02 18:13:59 【问题描述】:我有一张如下表:
id | description | expiration date
------------------------
1 | ............| 2016-02-09 00:00:00
------------------------
1 | ............| 2099-09-09 00:00:00
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1 | ............|
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2 | ............| 2016-02-09 00:00:00
------------------------
2 | ............| 2099-09-09 00:00:00
------------------------
3 | ............| 2099-09-09 00:00:00
-
如果一个 ID 出现多次,将保留一个没有过期日期的 ID,就像 ID1 中一样。但在 ID2 中,两条记录都有过期日期,编号较大的将保留。这样每个 id 将只有一行,结果将是:
id | description | expiration date
------------------------
1 | ............|
------------------------
2 | ............| 2099-09-09 00:00:00
------------------------
3 | ............| 2099-09-09 00:00:00
用编程语言很容易实现,但我无法编写优雅的 SQL 命令。谢谢。
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以使用row_number()
select * from
(
select id, description,expiration_date,
row_number() over(partition by id order by case when expiration_date is null then 1 else 2 end asc, expiration_date desc) as rn
from tablename
)A where rn=1
【讨论】:
以上是关于如何仅保留数据字段的最高值行并删除其他行[重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas删除数据行中的重复数据行基于dataframe所有列删除重复行基于特定数据列或者列的作何删除重复行删除重复行并保留重复行中的最后一行pandas删除所有重复行(不进行数据保留)
pandas使用drop_duplicates函数基于subset参数指定的数据列子集删除重复行并设置keep参数保留重复行中的最后一个数据行