Как можно отсортировать данные так, чтобы определенные элементы сохранили свои изначальные позиции?

Чтобы отсортировать данные в таблице и сохранить определенные элементы на их изначальных позициях, вы можете использовать несколько подходов. Рассмотрим несколько из них на примере, предположим, у вас есть следующая таблица данных:

```
|   A   |   B   |
|-------|-------|
|  5    |  X    |
|  2    |  Y    |
|  1    |  Z    |
|  4    |  W    |
|  3    |  V    |
```

Допустим, вы хотите отсортировать данные в столбце A, но оставить значения X и Y в их оригинальных позициях.

### Метод 1: Использование вспомогательного столбца

1. Создайте вспомогательный столбец, который будет содержать только те строки, которые вы хотите сортировать.
2. Скопируйте или переместите нужные значения в другой столбец, чтобы они не мешали сортировке.
3. Отсортируйте основной столбец.
4. Скопируйте значения из вспомогательного столбца обратно на свои места.

Примерный алгоритм на Python:

```python
import pandas as pd

data = {'A': [5, 2, 1, 4, 3], 'B': ['X', 'Y', 'Z', 'W', 'V']}
df = pd.DataFrame(data)

# Создаем маску для определенных значений
mask = df['B'].isin(['X', 'Y'])

# Сортируем только нужные значения
sorted_values = sorted(df.loc[~mask, 'A'])  # Сортируем только те строки, где B не X, Y

# Обновляем значения в основном столбце
df.loc[~mask, 'A'] = sorted_values

print(df)
```

### Метод 2: Сортировка с исключениями

Еще один способ — это создание функции, которая будет сортировать данные и оставлять определённые элементы на месте:

```python
def custom_sort(data, fixed_positions):
    # Сортируем только элементы, которые не фиксированы
    sortable = [item for i, item in enumerate(data) if i not in fixed_positions]
    sortable.sort()
    
    result = data[:]
    sortable_index = 0

    for i in range(len(data)):
        if i not in fixed_positions:
            result[i] = sortable[sortable_index]
            sortable_index += 1

    return result

data = [5, 2, 1, 4, 3]
fixed_positions = [0, 1]  # Сохраняем элементы на позициях 0 и 1
sorted_data = custom_sort(data, fixed_positions)

print(sorted_data)  # Вывод: [5, 2, 1, 3, 4]
```

### Метод 3: Использование библиотек для обработки данных

Если вы используете популярные библиотеки, такие как Pandas, вы можете легко управлять и сортировать данные, как описано выше.

Эти методы помогут вам сортировать данные с условиями. Выберите тот, который лучше всего подходит для вашей задачи!

WITH cte AS (
  SELECT *,
         SUM((flag IS NULL) :: INT) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY product_id ASC) grp
  FROM test
  )
SELECT product_id, user_id, flag,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY grp ASC) "rank"
FROM cte
ORDER BY 1,2;
 
 fiddle