在数据处理中，我们常常碰到须要从一列数值中打消某些特定值掉落队行合计或排名的情况。比方，老师的总成绩中去掉落最高跟最低分后的均匀分，或许员工销售额中去掉落异常值后的合计。对这类须要，我们可能利用合计函数来实现。本文将探究合计不参加排名时可能利用的函数及其利用。
罕见的合计函数有SUM、AVERAGE等，它们平日可能直接利用于数据集。但是，当须要打消某些值时，我们须要结合前提挑选功能。以Microsoft Excel为例，可能利用SUMIF或SUMIFS函数来挑选数据。
假设有一个销售数据表，包含销售人员、销售额两列。若要打算撤除前两名销售额后的总销售额，可能利用以下步调：
- 利用RANK.EQ函数为销售额排名。
- 利用SUMIF函数，以排名前提打消前两名。
比方，公式可能写成：=SUMIF(RANK.EQ(B2:Bn,2,False),">2",B2:Bn)。
其中B2:Bn代表销售额的单位格地区，">2"表示打消排名在前两名的数值。
在Python的Pandas库中，也可能经由过程类似的方法处理这类成绩。可能利用df['Sales'].rank()方法停止排名，然后用df[df['Rank'] > 2]['Sales'].sum()停止挑选跟合计。
其余，还可能利用更为高等的数据库查询语句来实现这一功能。在SQL中，可能利用窗口函数DENSE_RANK()跟子查询来实现。
总之，在差其余数据处理情况中，合计不参加排名的函数抉择多样。从Excel的SUMIF到Pandas的DataFrame操纵，再到SQL的窗口函数，每种东西都供给了富强的数据处理才能。我们应当根据现实须要抉择最合适的东西来实现数据处理任务。