Question

178. 分数排名

English Version

题目描述

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  |
+-------+------+

解法

方法一：使用窗口函数 DENSE_RANK()

使用 DENSE_RANK() 函数，语法如下：

DENSE_RANK() OVER (
  PARTITION BY <expression>[{,<expression>...}]
  ORDER BY <expression> [ASC|DESC], [{,<expression>...}]
)

在这个语法中：

• 首先，PARTITION BY 子句将 FROM 子句生成的结果集划分为分区。DENSE_RANK()函数应用于每个分区。
• 其次，ORDER BY 子句指定 DENSE_RANK() 函数操作的每个分区中的行顺序。

与 RANK() 函数不同，DENSE_RANK() 函数始终返回连续的排名值。

import pandas as pd


def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
  # Use the rank method to assign ranks to the scores in descending order with no gaps
  scores["rank"] = scores["score"].rank(method="dense", ascending=False)

  # Drop id column & Sort the DataFrame by score in descending order
  result_df = scores.drop("id", axis=1).sort_values(by="score", ascending=False)

  return result_df

# Write your MySQL query statement below
SELECT
  score,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS 'rank'
FROM Scores;

方法二：变量

MySQL 8 开始才提供了 ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK() 等窗口函数，在之前的版本，可以使用变量实现类似的功能。

SELECT
  Score,
  CONVERT(rk, SIGNED) `Rank`
FROM
  (
    SELECT
      Score,
      IF(@latest = Score, @rank, @rank := @rank + 1) rk,
      @latest := Score
    FROM
      Scores,
      (
        SELECT
          @rank := 0,
          @latest := NULL
      ) tmp
    ORDER BY
      Score DESC
  ) s;