db2如何使用原生的行号做数据筛选

在 DB2 中，可以使用 ROW_NUMBER() 函数来为结果集中的每一行生成一个行号。使用 ROW_NUMBER() 函数需要在 SELECT 语句中使用 OVER() 子句。下面是一个示例：

SELECT *
FROM (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER() AS row_num
  FROM my_table
) AS t
WHERE t.row_num BETWEEN 10 AND 20;

上面的示例中，首先使用子查询从表 `my_table` 中选择所有列，并使用 `ROW_NUMBER() OVER()` 函数为每一行生成一个行号。然后将这个子查询作为临时表 `t`，并在最外层的 SELECT 语句中使用 WHERE 子句筛选行号在 10 到 20 之间的行。

注意，如果需要按照某个字段进行排序，可以在 OVER() 子句中指定 ORDER BY 子句。例如：

SELECT *
FROM (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id) AS row_num
  FROM my_table
) AS t
WHERE t.row_num BETWEEN 10 AND 20;

上面的示例中，根据 `id` 字段进行排序。

相关问题

pandas 按某列筛选数据，获得筛选出数据的行号

您好，您可以使用 pandas 的 loc 方法来按某列筛选数据，并获得筛选出数据的行号。例如，假设您要按列名为 "column_name" 的列筛选数据，可以使用以下代码：

df.loc[df['column_name'] == '筛选条件']

其中，"df" 是您的数据框，"column_name" 是您要筛选的列名，"筛选条件" 是您要筛选的条件。如果您想获得筛选出数据的行号，可以在 loc 方法后面加上 ".index"，例如：

df.loc[df['column_name'] == '筛选条件'].index

这样就可以获得筛选出数据的行号了。希望能帮到您。

pandas 筛选数据

在 Pandas 中，筛选数据有多种方法，以下是其中几种：

1. loc 方法：使用 loc 方法可以通过行标签和列标签筛选数据。例如，假设有一个 DataFrame df，其中包含列名为 'name' 和 'age'，可以使用以下代码筛选出 'age' 大于 30 的行数据：

df.loc[df['age'] > 30, :]

2. iloc 方法：使用 iloc 方法可以通过行号和列号筛选数据。例如，以下代码筛选出前 5 行，第 2 列的数据：

df.iloc[:5, 1]

3. query 方法：使用 query 方法可以使用类似 SQL 的语法，对 DataFrame 进行筛选。例如，以下代码筛选出 'age' 大于 30 并且 'name' 不是 'John' 的行数据：

df.query('age > 30 and name != "John"')

4. boolean indexing：使用 boolean indexing 可以通过一个布尔数组筛选数据。例如，以下代码筛选出 'age' 大于 30 的行数据：

df[df['age'] > 30]

这些方法都可以根据不同的需求进行筛选数据，具体应该根据具体情况选择使用哪种方法。