import pandas as pd df = pd.read_csv('Order.csv',dtype={'order_number':str, 'product_type':str, 'price': str, 'time': str} ) df1 = df[df['product_type']=='phone'] print(df1) 注意：要设置一下dtype

score_list=list(map(int,input().split())) average=sum(score_list)/len(score_list) count=score_list.count(100) result=average/count print(round(result,1)) 注意：题目中的满分数指的是满分的个数

class Nowcoder: def __init__(self,name,ID,num) -> None: self.name=name self.ID=ID self.num=num def printInformation(self): print(f"{self.name}'s ID is {self.ID}, and his or her number of signing in is {self.num}.") class IT(Nowcoder): def __init__(self, name, ID, num, language) -> No...

class Nowcoder: def __init__(self, name, ID, num,days=0) -> None: self.name=name self.ID=ID self.num=num self.days=days def print(self): self.days+=1 print(self.name, self.ID, self.num, self.days, sep='\n') a1, b1, c1=input().split() a2, b2, c2=input().split() n1=Nowcoder(a1, b1, c1) n2=Nowcoder(...

class emp: def __init__(self, name, ID, num) : self.name=name self.ID=ID self.num=num def output(self): print(self.name) print(self.ID) print(self.num) niuniu=emp('NiuNiu', '100001',678) niuniu.output()

list1=list(input().split()) list2=list(map(float, input().split())) zipped=zip(list1,list2) zipped_dict=dict(zipped) buy=list(input().split()) p=1 for i in buy: p*=zipped_dict[i] print(round(p,3))

mydict={ 'NiuNiu':'Java', 'NiuMei':'Python', 'Niukele':'CPP', 'NiuNeng':'Python', 'Tony':'Java', 'Anna':'CPP', 'Allen':'CPP' } language=input() list0=[] for key, value in mydict.items(): if value==language: list0.append(key) if len(list0)==0: print("Nobody") else: print(list0)

select substring_index(subject_set,',',1) as subject_id1, count(*) as cnt from comment_detail where substring_index(substring_index(subject_set,',',2),',',-1)=1002 group by subject_id1 order by subject_id1 asc; 注意substring_index的第三个参数如果是正数，表示从开头到中间的这部分如果是负数，则表示中间到结尾的部分。

select id,comment from comment_detail where comment like "%是%" or comment like "%试%"; 题目应该写错了，不是”求“而是"试”

select distinct t1.user_id as uid from user_ad_click_time as t1 inner join user_payment_time as t2 on t1.trace_id = t2.trace_id where date_add(t1.click_time, interval 5 minute) > t2.pay_time order by uid desc;

select hour(click_time) as click_hour, count(*) as click_cnt from user_ad_click_time group by hour(click_time) order by click_cnt desc limit 1 ;

select user_id, count(distinct if(result_info = 1, question_id, null))/count(distinct question_id) as question_pass_rate, sum(if(result_info=1,1,0))/count(question_id) as pass_rate, count(question_id)/count(distinct question_id) as question_per_cnt from done_questions_record group by user_id having ...

select user_id from done_questions_record where result_info=1 group by user_id having count(*)>2; 先筛选掉没通过的记录，剩下的就只剩通过的记录，在通过的记录中，对user_id进行分组, 求记录的总和数就可以得到每个用户通过的次数

1.首先确定每个静态窗口是根据用户来分的，一个用户一个组/窗口 :partition by user_id2.每个用户组内的刷题时间从前到后排列order by date asc，这样才能使用lead函数;3.整体答案需要按照userid,date列排序；select user_id, date, lead(date,1) over (partition by user_id order by date asc) as nextdatefrom questions_pass_record order by user_id, date;