Question

我有一个下面的表格

表1

from scipy import stats
import numpy as np

arr = np.array([4, 4, 1, 6, 6, 8, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 4, 7, 6, 8, 0, 2, 8, 6, 5])

alpha = 0.05                       # significance level = 5%
df = len(arr) - 1                  # degress of freedom = 20
t = stats.t.ppf(1 - alpha/2, df)   # 95% confidence t-score = 2.086
s = np.std(arr, ddof=1)            # sample standard deviation = 2.502
n = len(arr)

lower = np.mean(arr) - (t * s / np.sqrt(n))
upper = np.mean(arr) + (t * s / np.sqrt(n))

print((lower, upper))
>>> (3.0514065531195387, 5.329545827832843)

print(stats.t.interval(1 - alpha/2, df, loc=np.mean(arr), scale=s / np.sqrt(n)))
>>> (2.8672993716475763, 5.513653009304806)

表2

Id | Name  | Date
1     A      11.12.2018
2     B      12.12.2018
3     C      13.01.2017
4     D      15.06.2019
5     E      21.05.2019

我想选择所有标记大于80的记录，并且我想显示所有选定记录的max（date）。预期输出应该像

由于我是sql和teradata的新手，因此略有障碍。感谢您的时间和帮助

谢谢。

这是我很累的查询，

Id | Name | Date
3    C      15.06.2019
4    D      15.06.2019
5    E      15.06.2019

Answer 1

将MAX用作整个表的分析函数，并更正联接语法：

SELECT
    a.Id,
    a.name,
    MAX(a.date) OVER () AS max_date
FROM Table1 a
INNER JOIN Table2 b
    ON a.Id = b.Id 
WHERE
    b.Marks > 80;

上述方法的替代方法是使用子查询在整个表中查找最大日期：

SELECT
    a.Id,
    a.name,
    (SELECT MAX(a.date)
     FROM Table1 a INNER JOIN Table2 b ON a.Id = b.id
     WHERE b.Marks > 80) AS max_date
FROM Table1 a
INNER JOIN Table2 b
    ON a.Id = b.Id 
WHERE
    b.Marks > 80;

不管其他列如何查找最大值（日期）

1 个答案: