查询categories类，使用row_number()函数对每个商品大类下的 子类进行排名，排名依据是子类编号大小。 category_id category_department_id categ

查询categories表时，可以使用SQL的窗口函数ROW_NUMBER()来实现这个需求。假设我们有一个名为`categories`的表，包含`category_id`（商品类别ID）、`category_department_id`（商品大类ID）和其他相关信息，你可以编写如下的SQL查询：

WITH ranked_categories AS (
  SELECT 
    category_id,
    category_department_id,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category_department_id ORDER BY category_id) as rank
  FROM categories
)
SELECT * FROM ranked_categories;

在这个查询中：
- `PARTITION BY category_department_id`将结果集按商品大类ID分组。
- `ORDER BY category_id`决定了在每个大类内部，子类是如何按照编号从小到大排序的。
- `ROW_NUMBER()`会为每个子类分配一个唯一的排名。

结果将会是一个新的表格，显示每个商品大类下子类的ID、部门ID以及它们的排名。

相关问题

本关任务:填写 python 代码,完成 calc_JC 函数、calc_FM 函数和 calc_Rand 函数分别实现计算 JC系数、FM 指数 和 Rand 指数 。

在Python中，我们可以创建三个函数`calc_JC`，`calc_FM`和`calc_Rand`来分别计算Jaccard系数（JC）、Fleiss's Kappa（FM）和Rand指数。这里假设我们已经有了用于比较分类数据的常见操作如集合交集、并集等。以下是这些函数的基本实现：

def calc_JC(categories_list):
    """
    计算Jaccard系数 (JC) - 表示两个样本集的相似度
    参数:
        categories_list (list): 包含每个样本分类的列表，每个元素是包含所有类别标签的集合
    返回:
        float: Jaccard系数
    """
    def intersection(lst1, lst2):
        return len(set(lst1) & set(lst2))

    union = lambda lsts: len(set.union(*lsts))
    
    if not categories_list:
        return 0
    
    n_samples = len(categories_list)
    shared_categories = intersection(categories_list[0], categories_list[1])
    for i in range(2, n_samples):
        shared_categories += intersection(categories_list[0], categories_list[i])

    return shared_categories / union(categories_list)

def calc_FM(categories):
    """
    计算Fleiss's Kappa (FM) - 测量多个评分者对同一批观察值的可靠程度
    参数:
        categories (list): 各个评分者的分类结果，每个元素是一个列表，表示单个观察值的分类
    返回:
        float: Fleiss's Kappa值
    """
    # ... 实现细节涉及统计每个类别出现的次数以及总体类别分布，这里省略
    # 参考公式：https://en.wikipedia.org/wiki/Fleiss%27_kappa

def calc_Rand(categories_list):
    """
    计算Rand Index (RI) - 评估两组分类是否一致的指标
    参数:
        categories_list (list): 两个分类列表，每个元素是一个列表，表示一组观察值的分类
    返回:
        float: Rand Index值
    """
    def contingency_table(lst1, lst2):
        # 统计行和列的频数
        table = [[0] * len(lst2[0]) for _ in lst1]
        for i, row in enumerate(lst1):
            for j, col in enumerate(lst2):
                table[i][j] = sum([1 for x in row if x == col[j]])
        
        return table

    contingency = contingency_table(categories_list[0], categories_list[1])
    n_samples = len(categories_list[0])
    n_classes = len(contingency[0])

    RI = sum([sum(row) * (sum(row) - 1) for row in contingency] / (n_samples * (n_samples - 1) * (2 ** n_classes - 1)))
    return RI

# 示例用法
jc_example = calc_JC([set('ABC'), set('ACB')])
fm_example = calc_FM([[1, 2], [1, 2], [2, 2]])  # 假设这是三个评分者的分类
ri_example = calc_Rand([['A', 'B'], ['A', 'C']])

查询每个商品的编号、名称、单价、分类名称及供货商公司名称

好的，这个问题需要查询多张表格，可以使用 SQL 语句来实现。以下是一个可能的解决方案：

SELECT 
  products.id AS 商品编号,
  products.name AS 商品名称,
  products.price AS 单价,
  categories.name AS 分类名称,
  suppliers.company_name AS 供货商公司名称
FROM 
  products
  JOIN categories ON products.category_id = categories.id
  JOIN suppliers ON products.supplier_id = suppliers.id;

这个 SQL 语句会从 `products` 表格中查询商品编号、商品名称、单价、分类编号以及供货商编号，然后通过 `JOIN` 语句将这些编号转换为对应的名称，最终返回每个商品的编号、名称、单价、分类名称以及供货商公司名称。