Skip to content

Latest commit

 

History

History
102 lines (75 loc) · 2.49 KB

File metadata and controls

102 lines (75 loc) · 2.49 KB
comments difficulty edit_url tags
true
简单
数据库

English Version

题目描述

活动表 Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
在 SQL 中,表的主键是 (player_id, event_date)。
这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。
每行数据记录了一名玩家在退出平台之前,当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目(可能是 0 个)。

 

查询每位玩家 第一次登录平台的日期

查询结果的格式如下所示:

Activity 表:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表:
+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+

解法

方法一:分组求最小值

我们可以用 GROUP BYplayer_id 进行分组,然后取每一组中最小的 event_date 作为玩家第一次登录平台的日期。

Python3

import pandas as pd


def game_analysis(activity: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return (
        activity.groupby("player_id")
        .agg(first_login=("event_date", "min"))
        .reset_index()
    )

MySQL

# Write your MySQL query statement below
SELECT player_id, MIN(event_date) AS first_login
FROM Activity
GROUP BY 1;