Sql server 我想找到每个帐户在某个日期之前的最后一笔交易

我有一个表（在Azure SQL Server上）定义如下：

CREATE TABLE dbo.[transaction] 
(
    id INT IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [date] DATETIME NULL,
    amount FLOAT NULL,
    balance FLOAT NULL,
    account_id INT NULL,
    CONSTRAINT PK__transact__32F PRIMARY KEY (id)
)

我想找出每个帐户在某个日期之前的最后余额。我需要返回的列有：帐户id、日期、余额

我试过：

select account_id, max(date) as date 
from dbo.[transaction] 
group by account_id

这是可行的，但不会返回余额

其次，我的交易首先按日期排序，然后按id排序。因此，如果在最长日期发生多笔交易，它应该选择id最高的交易的余额

---

我的应用程序是用flask sqlalchemy编写的，所以sqlalchemy的答案很好，但我也很乐意用SQL来回答。

您可以使用

行数

windows函数为每个帐户id的行数，并为每个帐户取最后一行：

SELECT account_id, [date], balance
FROM   (SELECT account_id, [date], balance,
               ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY account_id
                                  ORDER BY [date] DESC, id DESC) AS rn
        FROM   [transaction]) t
WHERE  rn = 1

---

您可以使用

row\u number

windows函数为每个帐户id的行编号，并为每个帐户取最后一行：

SELECT account_id, [date], balance
FROM   (SELECT account_id, [date], balance,
               ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY account_id
                                  ORDER BY [date] DESC, id DESC) AS rn
        FROM   [transaction]) t
WHERE  rn = 1

---

解决方案：包括您的日期检查

CREATE TABLE #transaction (
    id int NOT NULL,
    [date] datetime NULL,
    amount float NULL,
    balance float NULL,
    account_id int NULL
) ;

Insert Into #transaction Values
(1,'2018-11-20',50,4000,100),
(2,'2018-11-21',75,2475,100),
(3,'2018-12-15',75,2400,100),
(4,'2018-11-22',25,4000,200),
(5,'2018-11-22',25,4000,300)


With CTE As
(
   Select 
      ROW_NUMBER() Over(Partition By account_id Order By [Date] Desc) As rn,
      account_id, [Date], balance 
   From #transaction
   Where [Date] < '2018-12-01'
)
Select account_id, [Date], balance From CTE
Where  rn = 1 

---

解决方案：包括您的日期检查

CREATE TABLE #transaction (
    id int NOT NULL,
    [date] datetime NULL,
    amount float NULL,
    balance float NULL,
    account_id int NULL
) ;

Insert Into #transaction Values
(1,'2018-11-20',50,4000,100),
(2,'2018-11-21',75,2475,100),
(3,'2018-12-15',75,2400,100),
(4,'2018-11-22',25,4000,200),
(5,'2018-11-22',25,4000,300)


With CTE As
(
   Select 
      ROW_NUMBER() Over(Partition By account_id Order By [Date] Desc) As rn,
      account_id, [Date], balance 
   From #transaction
   Where [Date] < '2018-12-01'
)
Select account_id, [Date], balance From CTE
Where  rn = 1 

---

提供的两个答案同样精彩

我已将其转换为python sqlalchemy答案以供参考：

from sqlalchemy import func
from datetime import datetime
import pandas as pd

start = datetime(2018,12,1)

row_number_column = func.row_number()                                    \
        .over(partition_by=Transaction.account_id,
              order_by=(Transaction.date.desc(), Transaction.id.desc()))  \
        .label('row_number')

query = DB.session.query(
            Transaction.account_id,
            Transaction.date,
            Transaction.balance,
            row_number_column)                            \
        .filter(Transaction.date < start)                 \
        .from_self().filter(row_number_column == 1)

df = pd.DataFrame(query.all(), columns=['Account Id', 'Date', 'Balance', 'RowId'])
df.drop(['RowId'], axis=1, inplace=True)
print(df)

来自sqlalchemy导入函数
从日期时间导入日期时间
作为pd进口熊猫
开始=日期时间（2018,12,1）
行数列=函数行数（）\
.over（partition\u by=Transaction.account\u id，
order_by=（Transaction.date.desc（），Transaction.id.desc（））\
.标签（“行号”）
query=DB.session.query(
Transaction.account\u id，
交易日期，
交易余额，
行（数字列）\
.filter（Transaction.date

---

最后三个可选行将其转换为一个包含期初余额的数据框，按日期和id排序。

提供的两个答案同样精彩

我已将其转换为python sqlalchemy答案以供参考：

from sqlalchemy import func
from datetime import datetime
import pandas as pd

start = datetime(2018,12,1)

row_number_column = func.row_number()                                    \
        .over(partition_by=Transaction.account_id,
              order_by=(Transaction.date.desc(), Transaction.id.desc()))  \
        .label('row_number')

query = DB.session.query(
            Transaction.account_id,
            Transaction.date,
            Transaction.balance,
            row_number_column)                            \
        .filter(Transaction.date < start)                 \
        .from_self().filter(row_number_column == 1)

df = pd.DataFrame(query.all(), columns=['Account Id', 'Date', 'Balance', 'RowId'])
df.drop(['RowId'], axis=1, inplace=True)
print(df)

来自sqlalchemy导入函数
从日期时间导入日期时间
作为pd进口熊猫
开始=日期时间（2018,12,1）
行数列=函数行数（）\
.over（partition\u by=Transaction.account\u id，
order_by=（Transaction.date.desc（），Transaction.id.desc（））\
.标签（“行号”）
query=DB.session.query(
Transaction.account\u id，
交易日期，
交易余额，
行（数字列）\
.filter（Transaction.date

---

最后三个可选行将其转换为具有期初余额的pandas数据框，按日期排序，然后按id排序。

这已被询问和回答数百次，如果不是数千次的话。您使用按帐户id划分的行数。旁注：对于任何需要精确的数字，我建议不要使用

FLOAT

，尤其是涉及金钱的数字

FLOAT

天生容易出现舍入错误-我建议使用

DECIMAL（p，s）

来代替它，事实上它是精确的Hanks marc_s，这很好知道！这已经被问了几百次，甚至几千次了。您使用按帐户id划分的行数。旁注：对于任何需要精确的数字，我建议不要使用

FLOAT

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DECIMAL（p，s）

来代替它，事实上它是精确的Hanks marc_s，这很好知道！明亮的正是我想要的。老实说，我不知道另一种方法的行数是否更适合我的场景，尤其是在两个不同字段上排序时。你的答案最终在如何使用行数分区上大赚了一笔！明亮的正是我想要的。老实说，我不知道另一种方法的行数是否更适合我的场景，尤其是在两个不同字段上排序时。你的答案最终在如何使用行数分区上大赚了一笔！很好的例子，带有日期检查和示例数据。如果可以的话，我想把这两个答案都标记为答案！很好的例子，带有日期检查和示例数据。如果可以的话，我想把这两个答案都标记为答案！