在 Oracle 數據庫中，有一個非常方便的 Python 模塊叫做 cx_Oracle。而在較新的版本中，它也新增了 Oracle 數據庫 window 功能。這個功能非常強大，能夠讓用戶對數據的窗口進行排序、過濾和計算，這樣的功能在很多數據分析場景中都非常有用。

假設有一個在 Oracle 數據庫中的銷售表，其中有產品名稱、銷售日期和銷售額等字段。我們想要統計每個產品在過去七天內的銷售數量和銷售額，并對其按照銷售數量進行從高到低的排序，那么可以使用 Oracle 數據庫 window。

import cx_Oracle
import pandas as pd
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('host', 'port', service_name='service_name')
db = cx_Oracle.connect('username', 'password', dsn_tns)
sql = '''
SELECT
product_name,
sales_date,
sales_amount,
SUM(sales_amount) OVER PARTITION BY product_name ORDER BY sales_date RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS sales_amount_7days,
COUNT(*) OVER PARTITION BY product_name ORDER BY sales_date RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS sales_count_7days
FROM
sales_table
'''
df = pd.read_sql(sql, db)
print(df)

這里，我們先連接 Oracle 數據庫，然后通過 SQL 查詢語句獲取銷售表的數據。在查詢語句中，我們使用了 Oracle 數據庫 window 的語法，對每個產品的銷售額和銷售數量進行了統計。其中，PARTITION BY 將查詢結果按照產品名稱進行了分組，ORDER BY 用于指定窗口的排序方式，而 RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING 則表示窗口大小為七天。

當然，在實際使用中，我們也可以將查詢結果保存到 Excel 文件中：

with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

這樣，我們就可以方便地對每個產品的銷售情況進行分析。

除了窗口計算外，Oracle 數據庫 window 還支持很多其他的操作，例如 ROWS 和 RANGE 的區別、窗口操作符、FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE 等函數。不同的操作可以用于不同的分析場景，讓人們更方便地使用 Oracle 數據庫對數據進行分析和處理。

因此，如果你要進行一些數據分析或數據處理的工作，并使用 Oracle 數據庫，那么 cx_Oracle window 功能是你不可錯過的一個利器，它能夠讓你在 Python 中解決很多數據問題。