环境：
windows11 64位
Python3.9
MySQL8
pandas1.4.2
本文主要介绍 MySQL 中的窗口函数、、、、、如何使用pandas实现，同时二者又有什么区别。
注：Python是很灵活的语言，达成同一个目标或有多种途径，我提供的只是其中一种解决方法，大家有其他的方法也欢迎留言讨论。
本次使用的数据如下。
注：直接将代码放 jupyter 的 cell 跑即可。后文都直接使用、、调用对应的数据。
使用 MySQL 构建该数据集的语法如下：
注：直接将代码放 MySQL 代码运行框跑即可。后文跑 SQL 代码时，默认带上数据集（代码的1~18行），仅展示查询语句，如第19行。
对应关系如下：
是对检索的数据计算行号，从1开始递增。一般涉及分组字段和排序字段，每一个分组里的行号都唯一。
MySQL 的函数在 Python 中可以使用实现类似的效果。
- 单列聚合时，直接将列名传递进去即可，如；如果是多列，则传一个列表，如。
- 只能对一列进行排序，如；当有多列排序的时候，可以使用先排好序，再聚合，然后使用累加函数或排序函数。
另外，需要注意一点，排序字段如果有重复值，在 MySQL 中会随机返回，而 Python 中会默认使用列进一步排序。
具体例子如下：
是从当前行向后取列值，也可以理解为将指定的列向上移动；而则相反，是从当前行向前取列值，也可以理解为将指定的列向下移动。
配合排序，二者可以进行互换，即：
- 正序的==倒序的
- 倒序的==正序的
在 Python 中，可以通过函数实现列值的上下移动，当传入一个正数时，列值向下移动，当传入一个负数时，列值向上移动。
注：关于单列/多列分组和单列/多列排序的情况，参考，不再赘述。
和用于计算排名。排名可能不连续，就是当有重复值的时候，会并列使用小的排名，而重复值之后的排名则按照重复个数叠加往后排，如一组数（10,20,20,30），按升序排列是（1,2,2,4）；而的排名是连续的，还是上面的例子，按升序排列是（1,2,2,3）。
而在 Python 中，排序同样是通过函数实现，只是和使用的不一样。实现的效果，使，而实现的效果，使用。除了这两种和在中使用的，还有和。的逻辑是所有值进行不重复连续排序之后，将分组内的重复值的排名进行平均，还是上面的例子，按升序排列是（1,2.5,2.5,4），和相反，使用的是分组内重复值取大的排名进行排序，还是上面的例子，按升序排列是（1,3,3,4）。
同样地，排序字段如果有重复值，在 MySQL 中会随机返回，而 Python 中会默认使用列进一步排序。
MySQL 中的窗口函数是取第一个值，可用于取数据默认顺序的第一个值，也可以通过排序，取某一列的最大值或最小值。
在 Pandas 中，也有相同功能的函数。
不过，是窗口函数，不会影响表单内的其他字段，但时一个普通函数，只返回表单中的第一个值对应的行，所以在 Python 中要实现窗口函数相同的结果，需要将函数返回的结果，再通过表联结关联回原表（具体例子如下）。在 Python 中，还有一个函数，和相反，结合排序，也可以实现相同效果，和可互换，读者可自行测试，不再赘述。
MySQL 的聚合函数和等，也可以加上实现窗口函数的效果。
- 可以用于求各个分组内的个数，也可以对分组内某个列的值进行累计。
- 可以用于对各个分组内某个列的值求和，也可以对分组某个列的值进行累加。
在 Python 中，针对累计和累加的功能，可以使用和实现（如下例子1和2），而针对分组内的计数和求和，可以通过和实现（如下例子3和4）。