12 2022 档案
摘要：
这里用到的库是：xlrd，xlwt。 1. 打开与读取基本信息 import xlrd # 打开工作簿 data=xlrd.open_workbook("我要保存多个sheet的.xlsx") # 所有工作表页数 data.nsheets # 所有工作表名称 data.sheet_names() #
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这里用到的库是：xlrd，xlwt。 1. 打开与读取基本信息 import xlrd # 打开工作簿 data=xlrd.open_workbook("我要保存多个sheet的.xlsx") # 所有工作表页数 data.nsheets # 所有工作表名称 data.sheet_names() #
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摘要：
又来到了【好题分享】专栏~ 这次博主要分享的，是暨力扣1179之后的姊妹题。 只能用几个字来描述：旧瓶换新酒，如出一辙！ 【题目介绍】 该题为力扣1661，名为每台机器的进程平均运行时间。 emmm 虽然名字有点土，但丝毫不影响我们肝它~ 【题型分类】 属于 case when 专题。 官网标为简单
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又来到了【好题分享】专栏~ 这次博主要分享的，是暨力扣1179之后的姊妹题。 只能用几个字来描述：旧瓶换新酒，如出一辙！ 【题目介绍】 该题为力扣1661，名为每台机器的进程平均运行时间。 emmm 虽然名字有点土，但丝毫不影响我们肝它~ 【题型分类】 属于 case when 专题。 官网标为简单
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摘要：
前阵子想开个专栏，叫【hard 题分享】。 既然今天发现了好题，心血来潮，就叫【好题分享】吧。 不过仅分享思路，原因竟然是博主懒得 code 了。。。 【题目介绍】 该题为力扣1179题，名为重新格式化部门表，非常符合该题的考查点。 【题型分类】 属于 case when 专题。 官网标为简单题，个
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前阵子想开个专栏，叫【hard 题分享】。 既然今天发现了好题，心血来潮，就叫【好题分享】吧。 不过仅分享思路，原因竟然是博主懒得 code 了。。。 【题目介绍】 该题为力扣1179题，名为重新格式化部门表，非常符合该题的考查点。 【题型分类】 属于 case when 专题。 官网标为简单题，个
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摘要：
此专题为【滴滴司机专题】，博主我是盲写~ 本套题中大多数为中等题，少量简单题。 但限时一小时，对快速理解题意要求很高。 现有两个表，表1为司机基础信息表 drv，表2为订单基础信息表 od，字段的说明和部分展示见下： 表1 drv 表2 od 注：巴西（BR）时区比北京时间慢11小时；“五一” 期间
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此专题为【滴滴司机专题】，博主我是盲写~ 本套题中大多数为中等题，少量简单题。 但限时一小时，对快速理解题意要求很高。 现有两个表，表1为司机基础信息表 drv，表2为订单基础信息表 od，字段的说明和部分展示见下： 表1 drv 表2 od 注：巴西（BR）时区比北京时间慢11小时；“五一” 期间
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摘要：
此专题为【连续登录专题】，难度均为中难题。 为避免错误，拆分模块较多，书写风格有点变态~ 表 login： 1. 求连续登录3天以上的用户数 方法一：lead、lag # 新建列： create temporary table tmp (select *, lag(date,1,0) over(pa
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此专题为【连续登录专题】，难度均为中难题。 为避免错误，拆分模块较多，书写风格有点变态~ 表 login： 1. 求连续登录3天以上的用户数 方法一：lead、lag # 新建列： create temporary table tmp (select *, lag(date,1,0) over(pa
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摘要：
该专题为【商品专题】，涉及多种商品的差异、包含等问题。 1. 包含问题 通用方法为：self join --> group by --> having count() 力扣1045：买下所有产品的客户 # 方法：self join select distinct customer_id from C
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该专题为【商品专题】，涉及多种商品的差异、包含等问题。 1. 包含问题 通用方法为：self join --> group by --> having count() 力扣1045：买下所有产品的客户 # 方法：self join select distinct customer_id from C
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摘要：
1. 数据读取 关键点：read_excel()、read_csv() import pandas as pd pd.read_excel('./股票数据.xlsx')# 或者： pd.read_excel('./股票数据.xlsx',sheet_name='Sheet1') import pand
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1. 数据读取 关键点：read_excel()、read_csv() import pandas as pd pd.read_excel('./股票数据.xlsx')# 或者： pd.read_excel('./股票数据.xlsx',sheet_name='Sheet1') import pand
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摘要：
执行顺序： from \ on \ join \ where \ group by \ 聚合函数 \ having \ 窗口函数 select \ distinct \ union \ order by \ offset \ limit 注：在SQL查询语句中，limit用于限制查询结果的数量，of
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执行顺序： from \ on \ join \ where \ group by \ 聚合函数 \ having \ 窗口函数 select \ distinct \ union \ order by \ offset \ limit 注：在SQL查询语句中，limit用于限制查询结果的数量，of
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摘要：
union：对合并结果去重union all：保留所有合并结果 力扣602： with tmp1 as ((select requester_id as id from RequestAccepted) union all (select accepter_id id from RequestAcc
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union：对合并结果去重union all：保留所有合并结果 力扣602： with tmp1 as ((select requester_id as id from RequestAccepted) union all (select accepter_id id from RequestAcc
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摘要：
力扣585： 关键点1：新增计数列 with tmp as (select PID,TIV_2016, count(*) over(partition by TIV_2015) as cnt_TIV, count(*) over(partition by LAT,LON) as cnt_loc fr
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力扣585： 关键点1：新增计数列 with tmp as (select PID,TIV_2016, count(*) over(partition by TIV_2015) as cnt_TIV, count(*) over(partition by LAT,LON) as cnt_loc fr
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摘要：
1. 创建临时表 with tmp as (select ... from ...) select ... from ... --创建单个临时表后，重新书写查询语句时，无需逗号隔开。 with tmp1 as (select ... from ...), with tmp2 as (select .
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1. 创建临时表 with tmp as (select ... from ...) select ... from ... --创建单个临时表后，重新书写查询语句时，无需逗号隔开。 with tmp1 as (select ... from ...), with tmp2 as (select .
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摘要：
1. 累加 力扣534： 关键点： sum(games_played) over(partition by player_id order by event_date) --滑动累加求和，指向性明显，用sum()...over()...窗口函数。 题解： select player_id,event
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1. 累加 力扣534： 关键点： sum(games_played) over(partition by player_id order by event_date) --滑动累加求和，指向性明显，用sum()...over()...窗口函数。 题解： select player_id,event
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