如上图,现在想获取一个手机号对应一个产品名的最新日期的一条记录,这个sql怎么写?主要目的给数据进行去重,保留单个手机号对应的两个产品名的最新日期记录。或者用spark代码写也可以
现在想获取一个手机号对应一个产品名的最新日期的一条记录(标签-sql)
如上图,现在想获取一个手机号对应一个产品名的最新日期的一条记录,这个sql怎么写?主要目的给数据进行去重,保留单个手机号对应的两个产品名的最新日期记录。或者用spark代码写也可以
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- 一直免费一直爽 2024-08-11 23:27关注
以下回复参考:皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:
要查询一个手机号码对应的一个产品名的最新日期的记录,我们可以使用SQL的GROUP BY语句以及ORDER BY子句。首先,我们需要确保您的数据库表结构中包含以下列:手机号、产品名和日期。然后,您可以使用以下SQL查询:
SELECT T1.手机号, T1.产品名, MAX(T2.日期) as 最新日期 FROM ( SELECT 电话号码, '高潜' as 产品名, 日期 as `日期` FROM 表1 ) AS T1, ( SELECT 电话号码, '预审' as 产品名, 日期 as `日期` FROM 表2 ) AS T2 WHERE T1.电话号码 = T2.电话号码 GROUP BY T1.电话号码, T1.产品名;
这段SQL查询首先从两个表中选择匹配的行(即相同的电话号码),并按产品名对结果进行分组。然后,它将每个产品的最新日期作为新的列
最新日期
返回。请注意,您需要根据实际的数据表结构调整上述SQL查询中的表名和字段名称。如果您正在使用的是SQL Server或其他支持窗口函数的语言,可能还需要使用不同的函数来计算最大日期。此外,对于更复杂的数据集,您可能需要使用聚合函数(如MAX)来处理多个产品的最大日期。
如果你希望在Spark中实现这一功能,可以参考以下示例:
from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('找出特定手机号码对应的产品名的最大日期').getOrCreate() # 加载数据到DataFrame df = spark.createDataFrame([ (1, "高潜", "2014-02-02"), (1, "预审", "2014-02-03"), (1, "预审", "2014-02-04"), (1, "高潜", "2014-02-05"), (2, "高潜", "2014-02-06"), (2, "高潜", "2014-02-07"), (2, "高潜", "2014-02-08"), (3, "预审", "2014-02-09"), (3, "预审", "2014-02-10"), (3, "预审", "2014-02-11"), (3, "预审", "2014-02-12"), (3, "预审", "2014-02-13"), (3, "高潜", "2014-02-14"), (3, "高潜", "2014-02-15") ]) # 使用pandas.DataFrame.from_pandas将DataFrame转换为Pandas DataFrame data = df.toPandas() # 确保产品名列已排序 data.sort_values(by='产品名', inplace=True) # 计算每个产品名的最大日期 max_dates = data.groupby('产品名')['日期'].transform('max') # 添加最大日期列 data['最大日期'] = max_dates # 根据手机号筛选出符合条件的记录 filtered_data = data[data['手机号'] == 1] # 获取每个手机号码的最高日期 highest_date_per_phone = filtered_data[['产品名', '最大日期']].drop_duplicates().sort_values(by='最大日期', ascending=False).head(1) print(highest_date_per_phone)
这段Python代码首先加载数据到Pandas DataFrame,然后按照产品名对数据进行排序,并计算每个产品的最大日期。接着,通过groupby操作找到每个产品的最高日期,并添加到DataFrame中。最后,根据手机号筛选出满足条件的记录,并获取每个手机号码的最高日期。
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