select a.uid, sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end) as incomplete_cnt, sum(case when submit_time is not null then 1 else 0 end) as complete_cnt, group_concat(distinct concat_ws(':',date(start_time),tag) order by start_time separator';') as detail from exam_record a left join examinati...

select b.tag, b.difficulty, round(avg(a.score),1) as clip_avg_score from exam_record a left join examination_info b on a.exam_id = b.exam_id where b.difficulty = 'hard' and b.tag = 'SQL' and a.score < (select max(score) from exam_record) and a.score > (select min(score) from exam_record) group...

select style_id, count(item_id) as SPU_num from product_tb group by 1 order by SPU_num desc

select t.* from (SELECT cust_name, cust_contact, cust_email FROM Customers WHERE cust_state = 'MI' UNION SELECT cust_name, cust_contact, cust_email FROM Customers WHERE cust_state = 'IL') t order by t.cust_name

select prod_id, quantity from OrderItems where (quantity = 100) or (prod_id like "BNBG%") order by 1

select * from (select prod_id, quantity from OrderItems where quantity = 100 union select prod_id, quantity from OrderItems where prod_id like "BNBG%") t order by t.prod_id

select a.vend_id, coalesce(count(prod_id),0) as prod_id from Vendors a left join Products b on a.vend_id = b.vend_id group by 1 order by 1

select a.cust_name, b.order_num, c.OrderTotal from Customers a left join Orders b on a.cust_id = b.cust_id left join ( select order_num, sum(quantity * item_price) as OrderTotal from OrderItems group by 1 ) c on b.order_num = c.order_num order by 1,2

select b.cust_id, sum(a.item_price * a.quantity) as total_ordered from OrderItems a left join Orders b on a.order_num = b.order_num where b.cust_id is not null group by 1 order by total_ordered desc

SELECT order_num, COUNT(*) AS items FROM OrderItems GROUP BY 1 HAVING COUNT(*) >= 3 ORDER BY 1;

select order_num, sum(item_price * quantity) as total_price from OrderItems group by 1 having sum(item_price * quantity) >= 1000 order by 1

select order_num from OrderItems group by 1 having sum(quantity) >= 100 order by 1

select answer_date, round(count(issue_id) / count(distinct author_id),2) as per_num from answer_tb where year(answer_date) = 2021 and month(answer_date) = 11 group by 1 order by 1

import pandas as pd df = pd.read_csv('nowcoder.csv',sep=',') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) dec_data = df[ (df['date'].dt.year == 2021) & (df['date'].dt.month == 12) ] dec_data['date'] = dec_data['date'].dt.date print(dec_data.groupby('date').size())