178. 分数排名
2023年8月13日18:10:41
中等
SQL Schema
Pandas Schema
表: Scores
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| id | int |
| score | decimal |
+-------------+---------+
在 SQL 中,id 是该表的主键。
该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score 是一个有两位小数点的浮点值。
查询并对分数进行排序。排名按以下规则计算:
- 分数应按从高到低排列。
- 如果两个分数相等,那么两个分数的排名应该相同。
- 在排名相同的分数后,排名数应该是下一个连续的整数。换句话说,排名之间不应该有空缺的数字。
按 score
降序返回结果表。
查询结果格式如下所示。
示例 1:
输入:
Scores 表:
+----+-------+
| id | score |
+----+-------+
| 1 | 3.50 |
| 2 | 3.65 |
| 3 | 4.00 |
| 4 | 3.85 |
| 5 | 4.00 |
| 6 | 3.65 |
+----+-------+
输出:
+-------+------+
| score | rank |
+-------+------+
| 4.00 | 1 |
| 4.00 | 1 |
| 3.85 | 2 |
| 3.65 | 3 |
| 3.65 | 3 |
| 3.50 | 4 |
+-------+------+
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61.2%
答案
import pandas as pd
def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
scores["rank"] = scores['score'].rank(method='dense',ascending=False)
return scores.sort_values(by="score",ascending=False)[["score","rank"]]
标签:分数,4.00,3.65,178,score,scores,排名
From: https://www.cnblogs.com/lmq886/p/17627364.html