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发布(156) 评论刷题收藏

2023-04-20 21:46

同济大学产品经理

题解 | #查找在职员工自入职以来的薪水涨幅情况#

select emp_no, (max(a)-max(b)) as growth from( select emp_no, if(to_date='9999-01-01',salary,null) a, if(from_date=hire_date,salary,null) b from salaries left join employees using(emp_no) where emp_no in ( select emp_no from salaries group by emp_no having max(to_date) = '9999-01-01' ) )as tb1 group...

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2023-04-17 22:23

同济大学产品经理

题解 | #获取薪水第二多的员工及其对应的薪水#

#思路：表中先剔除最大薪水，再选出该表内的最大薪水，再做个子查询即可。 select emp_no, salary, last_name, first_name from salaries left join employees using(emp_no) where salary in ( select max(salary) from (select salary from salaries where salary not in (select max(salary) from salaries where to_date='9999-01-01') and to_date='9999-...

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2023-04-17 18:19

同济大学产品经理

题解 | #筛选某店铺最有价值用户中消费最多前5名#

import pandas as pd a = pd.read_csv('sales.csv',sep=',') R = pd.qcut(a['recency'],[0,0.25,0.5,0.75,1.0],['4','3','2','1']).astype('str') F = pd.qcut(a['frequency'],[0,0.25,0.5,0.75,1.0],['1','2','3','4']).astype('str') M = pd.qcut(a['monetary'],[0,0.25,0.5,0.75,1.0],['1','2','3','4']).astype('str') ...

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2023-04-16 15:14

同济大学产品经理

题解 | #牛客网每日正确与错误的答题次数#

import pandas as pd from numpy import timedelta64 a = pd.read_csv('nowcoder.csv', sep=',') a['year-month-day'] = a['date'].astype('datetime64[D]') b = a[a['year-month-day'].between('2021-12-01','2021-12-31')].groupby(['result','year-month-day']).size() print(b)

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2023-04-16 15:04

同济大学产品经理

题解 | #牛客网用户练习的平均次日留存率#

import pandas as pd a = pd.read_csv('nowcoder.csv', sep=',') a['date'] = pd.to_datetime(a['date']).dt.date a.drop_duplicates(subset=['user_id','date'],inplace=True) b = a.copy() b['date'] = b['date'] + pd.Timedelta(days=1) c = pd.merge(a,b,on=['date','user_id'],how='inner',suffixes=('_a','_b')) n1 =...

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2023-04-16 14:11

同济大学产品经理

题解 | #牛客网的每日练题量#

import pandas as pd a = pd.read_csv('nowcoder.csv', sep=',') a['date'] = a['date'].astype('datetime64[D]') b = a[a['date'].between('2021-12-01','2021-12-31')].groupby('date').size() print(b)

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2023-04-16 13:49

同济大学产品经理

题解 | #统一最后刷题日期的格式#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',',dtype=object) a['Last_submission_time'] = pd.to_datetime(a['Last_submission_time'],format='%Y-%m-%d') print(a[['Nowcoder_ID','Level','Last_submission_time']])

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2023-04-16 13:39

同济大学产品经理

题解 | #解决牛客网用户重复的数据#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') b = a.drop_duplicates(keep='first') pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_columns',None) pd.set_option('display.max_rows',None) print(a.duplicated()) print(b)

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2023-04-16 11:46

同济大学产品经理

题解 | #修补缺失的用户数据#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') b = a['Graduate_year'].max() c = round(a['Achievement_value'].mean(),0) values = {'Graduate_year':b,'Achievement_value':c,'Language':'Python'} aa = a.fillna(value=values) pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_column...

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2023-04-16 11:28

同济大学产品经理

题解 | #去掉信息不全的用户#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',', dtype=object) b = a.dropna(axis=0,how='any') pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_columns',None) pd.set_option('display.max_rows',None) print(b)

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2023-04-16 11:11

同济大学产品经理

题解 | #牛客网用户最高的正确率#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') b = a[a['Num_of_exercise']>10] c = round((b['Num_of_exercise']/b['Number_of_submissions']).max(),3) print(c)

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2023-04-16 10:53

同济大学产品经理

题解 | #大佬用户成就值比例#

import pandas as pd a = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') b = a['Achievement_value'].sum() c = a[a['Level']==7]['Achievement_value']/b print(c)

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2023-04-16 10:29

同济大学产品经理

题解 | #获取每个部门中当前员工薪水最高的相关信息#

#思路：①用窗口函数选出每个部门在职员工最高薪水；②选出最高薪水对应的员工相关信息即可。 select dept_no, emp_no, maxSalary from( select dept_no, emp_no, salary, max(salary)over(partition by dept_no) maxSalary from dept_emp join salaries using(emp_no) where dept_emp.to_date='9999-01-01' ) as tb1 where maxSalary=salary

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2023-04-15 22:21

同济大学产品经理

题解 | #牛客网大佬之间的差距#

import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') b = a[a['Level']==7]['Achievement_value'].max() c = a[a['Level']==7]['Achievement_value'].min() print(int(b-c))

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2023-04-15 21:26

同济大学产品经理

题解 | #用分位数分析牛客网用户活动#

import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') b = a[['Achievement_value','Continuous_check_in_days']].quantile(q=0.25) c = a[['Num_of_exercise','Number_of_submissions']].quantile(q=0.75) print(b,c,sep='\n')

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