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())

import pandas as pd # 设置pandas显示配置,以显示完整的数据框 pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) users_info = pd.read_csv('Nowcoder1.csv') users_active = pd.read_csv('Nowcoder2.csv') merged_table = pd.me...

import pandas as pd # 设置pandas显示配置,以显示完整的数据框 pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) users = pd.read_csv("Nowcoder1.csv", sep=",") user_active = pd.read_csv("Nowcoder...

import pandas as pd df = pd.read_csv("sales.csv") # 设定规则 q1_recency = df["recency"].quantile(0.25) median_recency = df["recency"].quantile(0.5) q3_recency = df["recency"].quantile(0.75) q1_frequency = df["frequency"].quantile(0.25) median_frequency =...

import pandas as pd pd.set_option("display.width", 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示最大行 pd.set_option("display.max_columns", None) df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") print(df.sort_values(by="Level"))

import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv') sorted_sales = df.sort_values(by = 'monetary',ascending=False) print(sorted_sales.head(3).reset_index(drop=True))

import pandas as pd pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) df = pd.read_json("Nowcoder.json", dtype=dict) print(df)

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