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有如下两张表格Metro，Orders，表格结构如下

[问答题]

Metro

Name	Lng	Lat
中关村地铁站	121.442132	24.22421
望京地铁站	121.0284938	24.09839
。。。。	。。。。	。。。。

Orders

Id	Lng	Lat	Time
1	121.442132	24.22421	2017-07-01 22:11:14
2	121.0284938	24.09839	2017-07-01 22:11:15
。。。。	。。。。	。。。。

Metro表示地铁站列表，包括地铁站站名及经纬度坐标等字段。Oders表示订单表，包括开锁经纬度坐标及开锁时间等字段。请统计每个地铁站周边1km范围内的订单，找出7月1日早上7:00-9:00期间出行量最大的前10个地铁站。（先验知识：经度和纬度的小数点后两位相等即表示在一公里范围内）

北纬30度是夏天

select name, count(*) num from
Metro join Orders on

truncate(Metro.Lng,2) = truncate(Orders.Lng,2) and truncate(Metro.Lat,2) = truncate(Orders.Lat,2)

and Time between '2017-07-01 07:00:00' and '2017-07-01 09:00:00'

group by name order by num desc limit 10

发表于 2018-07-31 23:30:04 回复(2)

~~Smile

select name, count(*) num from
Metro join Orders on

truncate(Metro.Lng,-2) = truncate(Orders.Lng,-2) and truncate(Metro.Lat,-2) = truncate(Orders.Lat,-2) #只需要截取小数点后两位即可

and Time between '2017-07-01 07:00:00' and '2017-07-01 09:00:00'

group by name order by num desc limit 10

发表于 2018-08-22 22:21:43 回复(0)

就是一只白

select m.Name as subway, count(*) as order_count from Metro as m inner join Orders as o on round(m.Lng,2)=round(o.Lng,2) and round(m.Lat,2)=round(o.Lat,2) where Time between '2017-07-01 7:00;00‘ and '2017-07-01 9:00;00‘ order by order_count desc limit 0,10

发表于 2020-03-21 11:32:40 回复(0)

孔阳

select top 10 a.Name,count(*) num
from Metro a inner join Orders b
on round(a.Lng,2,1)=round(b.Lng,2,1) and round(a.Lat,2,1)=round(b.Lat,2,1)--注意这里round没有舍入
and b.Time between '2017-07-01 07:00:00'and '2017-07-01 09:00:00'
group by name 
order by num desc

编辑于 2020-03-16 15:38:24 回复(0)

单单单单单单

select tmp.name

dense_rank() over(order by tmp.id_num desc) as ranks

from

(select t1.name

,count(t2.id) as id_num

from

(select name

,round(lng) as mt_lng

,round(lat) as mt_lat

from metro)t1

left join

(

select id

,round(lng) as od_lng

,round(lat) as od_lat

from orders

where time between '2017-07-01 07:00:00' and '2017-07-01 09:00:00'

)t2

on t1.mt_lng = t2.od_lng and t1.mt_lat = t2.od_lat

group by t1.name)tmp

where ranks<=10

发表于 2019-08-27 10:57:48 回复(0)

达芬奇7

select name,count(distinct id) as order_num
from 
(select name,truncate(lng,2) as lng ,truncate(lat,2) as lat 
 from Metro ) M
join 
(select id ,truncate(lng,2) as lng,truncate(lat,2) as lat
 from orders
 where time between '2017-07-01 07:00:00' and '2017-07-01 09:00:00' ) O
on M.lng = O.lng and M.lat = O.lat
group by name
order by order_num desc limit 10;

编辑于 2019-08-18 14:02:52 回复(0)

angcliyu

牛友们看看对不对，互助互助~

select Name,count(1) as order_num from

((select Name,substring(Lng,locate('.',Lng),3) as Lng, substring(Lat,locate('.',Lng),3) as Lat from Metro) a

join

(select substring(Lng,locate('.',Lng),3) as Lng, substring(Lat,locate('.',Lng),3) as Lat,Time from Orders

where Time between '2017-07-01 07:00:00' and '2017-07-01 09:00:00') b

on a.Lng = b.Lng and a.Lat = b.Lat) t1

group by Name order by order_num desc limit 10;

发表于 2018-08-31 17:24:34 回复(3)

可苦丶可乐ゝ

import pandas as pd
Metro = pd.read_csv('Metro')
Ordes = pd.read_csv('Orders')

Metro['Lng'] = Metro['Lng'].apply(lambda x:str(x)[0:(x.index('.')+3)])
Metro['Lat'] = Metro['Lat'].apply(lambda x:str(x)[0:(x.index('.')+3)])

Ordes['Lng'] = Ordes['Lng'].apply(lambda x:str(x)[0:(x.index('.')+3)])
Ordes['Lat'] = Ordes['Lat'].apply(lambda x:str(x)[0:(x.index('.')+3)])

table = pd.merge(Ordes,Metro,on=['Lng','Lat'])
table['day'] = table['Time'].apply(lambda x:str(x).split(' ')[0][-5:])
table['time'] = table['Time'].apply(lambda x:str(x).split(' ')[1][0:5])

df = table[['Name','day','time']].copy()

df = df[df['day'] == '07-01']
df = df[(df['time']>='07:00') & (df['time']<='09:00') ]

#对地铁站名字进行分组
df.groupby('Name').count().sort_values(by='day',ascending=False).head(10)

发表于 2018-07-27 10:27:14 回复(0)

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来自：摩拜2018校招数据分...

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有如下两张表格Metro，Orders，表格结构如下

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