import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object) print(Nowcoder[Nowcoder['Language']=='Python'])

import pandas xx = pandas.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object) print(xx.isna().any(axis=0))

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object) print(Nowcoder.head(6))

select tag, sum(if_retweet) as retweet_cut, round(avg(if_retweet),3) as retweet_rate from tb_user_video_log as u left join tb_video_info as v on u.video_id = v.video_id where datediff((select max(date(start_time)) from tb_user_video_log),date(start_time)) <= 29 group by tag order by retweet_ra...

-- 各类视频 的平均播放进度 select tag, concat(round(avg(if(timestampdiff(second,start_time,end_time) >= duration,duration,timestampdiff(second,start_time,end_time))/duration*100),2),'%') as avg_play_progress from tb_user_video_log u join tb_video_info v using(video_id) group by tag -- 筛选进度大于60% havi...

with t as ( SELECT t1.video_id, CASE WHEN # end_time-start_time >= duration timestampdiff (second,start_time,end_time) >= duration THEN 1 ELSE 0 END as flag FROM tb_user_video_log t1 LEFT JOIN tb_video_info t2 ON t1.video_id = t2.video_id ...

with t as ( SELECT t1.video_id, CASE WHEN #这两种都可以作为完播率判断 # end_time-start_time >= duration timestampdiff (second,start_time,end_time) >= duration THEN 1 ELSE 0 END as flag FROM tb_user_video_log t1 LEFT JOIN tb_video_info t2 ON t1.vide...

with t as ( SELECT t1.video_id, CASE WHEN end_time-start_time >= duration THEN 1 ELSE 0 END as flag FROM tb_user_video_log t1 LEFT JOIN tb_video_info t2 ON t1.video_id = t2.video_id WHERE YEAR(t1.start_time) = 2021 ) SELECT video_id, ROUND(av...

select qd.difficult_level, (sum(case when qpd.result='right' then 1 else 0 end)/count(qpd.question_id)) as correct_rate from user_profile u left join question_practice_detail qpd on u.device_id=qpd.device_id RIGHT join question_detail qd on qpd.question_id=qd.question_id where u.university ='浙江大学' ...

SELECT u.device_id, u.university, COUNT(q.question_id) AS question_cnt, SUM(CASE WHEN result = 'right' THEN 1 ELSE 0 END) AS right_question_cnt FROM user_profile u LEFT JOIN question_practice_detail q on u.device_id = q.device_id WHERE university = '复旦大学' AND (MONTH(date) = 8...

select device_id, university, gpa from ( select device_id, university,gpa, dense_rank() over (partition by university order by gpa ) as rk from user_profile ) t where rk=1 #找最低和最高逻辑相同，嵌套查询内的窗口函数升序排名就行 #命名别命名关键字，as rank × as rk √

select #substring_index(profile,',',-2) as age, count(device_id) as number - 27 male #那就再sub一次，嵌套思想. substr是“之前的”，注意正负交替运用即可取出中间的 substring_index(substring_index(profile,',',-2),',',1) as age, count(device_id) as number from user_submit group by age

#左表(id,date)右表(id,date(此date是由-1得到，一旦id=id,date=date就表示该记录存在两日连续做题) #连接两个表,自连接为的就是能够将滞后一天日期的唯一id数量与前一天的进行错位 #留存问题 SELECT COUNT(distinct q2.device_id,q2.date)/count(DISTINCT q1.device_id,q1.date) as avg_ret from question_practice_detail as q1 left join question_practice_detail as q2 on q1.device_i...

select DAY(date) as day, count(question_id) as question_cnt from question_practice_detail where MONTH(date)=08 GROUP BY day