Oracle SQL/Python如何生成连续相同user_id的递增序号列？

你要实现的是连续相同user_id的序号递增，切换时重置，这不属于RANK()/DENSE_RANK()的适用场景——这类窗口函数是针对全局或固定分组的排名，无法识别连续行的变化。可以通过生成连续分组标识，再结合ROW_NUMBER()实现需求：

SELECT 
    date,
    code,
    date_time,
    user_id,
    operation,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY code, grp ORDER BY date_time) AS rank
FROM (
    SELECT 
        t.*,
        -- 对比当前行与上一行的user_id，不同则累加1生成连续分组
        SUM(CASE WHEN user_id = LAG(user_id) OVER (PARTITION BY code ORDER BY date_time) THEN 0 ELSE 1 END) 
            OVER (PARTITION BY code ORDER BY date_time) AS grp
    FROM your_table t
) t;

逻辑说明：内层查询用LAG()获取上一行的user_id，通过SUM()生成连续相同user_id的分组grp；外层在code+grp的分组内，用ROW_NUMBER()按date_time生成从1开始的递增序号，实现user_id变化时重置计数。

如果数据已全局按code和date_time排序，可去掉内层和外层的PARTITION BY code，直接全局处理。

假设数据已加载到Pandas DataFrame，且已按code和date_time排序，用以下代码实现：

import pandas as pd

# 生成连续相同user_id的分组键：user_id与上一行不同时，分组号+1
df['grp'] = df['user_id'].ne(df['user_id'].shift()).cumsum()

# 按code和grp分组，生成从1开始的rank列（cumcount默认从0开始，需加1）
df['rank'] = df.groupby(['code', 'grp'])['date_time'].cumcount() + 1

# 若不需要临时分组列，可删除
# df.drop('grp', axis=1, inplace=True)

逻辑说明：ne()判断当前行user_id是否与上一行不同，cumsum()累加生成连续分组；cumcount()在每个分组内生成序号，加1后得到符合要求的rank列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者agg0131