cx oracle window

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在 Oracle 数据库中，有一个非常方便的 Python 模块叫做 cx_Oracle。而在较新的版本中，它也新增了 Oracle 数据库 window 功能。这个功能非常强大，能够让用户对数据的窗口进行排序、过滤和计算，这样的功能在很多数据分析场景中都非常有用。

假设有一个在 Oracle 数据库中的销售表，其中有产品名称、销售日期和销售额等字段。我们想要统计每个产品在过去七天内的销售数量和销售额，并对其按照销售数量进行从高到低的排序，那么可以使用 Oracle 数据库 window。

import cx_Oracle
import pandas as pd
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('host', 'port', service_name='service_name')
db = cx_Oracle.connect('username', 'password', dsn_tns)
sql = '''
SELECT
product_name,
sales_date,
sales_amount,
SUM(sales_amount) OVER PARTITION BY product_name ORDER BY sales_date RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS sales_amount_7days,
COUNT(*) OVER PARTITION BY product_name ORDER BY sales_date RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS sales_count_7days
FROM
sales_table
'''
df = pd.read_sql(sql, db)
print(df)

这里，我们先连接 Oracle 数据库，然后通过 SQL 查询语句获取销售表的数据。在查询语句中，我们使用了 Oracle 数据库 window 的语法，对每个产品的销售额和销售数量进行了统计。其中，PARTITION BY 将查询结果按照产品名称进行了分组，ORDER BY 用于指定窗口的排序方式，而 RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING 则表示窗口大小为七天。

当然，在实际使用中，我们也可以将查询结果保存到 Excel 文件中：

with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

这样，我们就可以方便地对每个产品的销售情况进行分析。

除了窗口计算外，Oracle 数据库 window 还支持很多其他的操作，例如 ROWS 和 RANGE 的区别、窗口操作符、FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE 等函数。不同的操作可以用于不同的分析场景，让人们更方便地使用 Oracle 数据库对数据进行分析和处理。

因此，如果你要进行一些数据分析或数据处理的工作，并使用 Oracle 数据库，那么 cx_Oracle window 功能是你不可错过的一个利器，它能够让你在 Python 中解决很多数据问题。