import pandas as pd df_items = pd.read_csv('items.csv') df_signup = pd.read_csv('signup.csv') df_signup1 = pd.read_csv('signup1.csv') merged_signup = pd.concat([df_signup,df_signup1],ignore_index=True) merged_df = pd.merge(df_items,merged_signup,on = 'item_id',how = 'left') result = merged_df.groupb...

select REGEXP_SUBSTR(order_id,'p[0-9]+') as product_id, count(REGEXP_SUBSTR(order_id,'p[0-9]+')) as cnt from order_log group by 1 order by cnt desc limit 1

select t.order_id, c.customer_name, t.order_date from (select customer_id, order_id, order_date, row_number() over(partition by customer_id order by order_date desc) as r_rank from orders) t left join customers c on t.customer_id = c.customer_id where t.r_rank = 1

select distinct t1.department, t1.average_actual_salary, ifnull(t2.average_actual_salary_male,0.00) as average_actual_salary_male, ifnull(t2.average_actual_salary_female,0.00) as average_actual_salary_female from (select st.department, round(avg(at.normal_salary - at.dock_salary),2) as average_actua...

select date(ot.order_time) as date, concat(round(count(distinct ot.user_id) / count(distinct vt.user_id) * 100,1),'%') as cr from order_tb ot left join visit_tb vt on date(ot.order_time) = date(vt.visit_time) group by 1 order by 1

select ot.user_id, count(distinct vt.visit_time) as visit_nums from order_tb ot left join visit_tb vt on ot.user_id = vt.user_id and date(ot.order_time) = date(vt.visit_time) where date(ot.order_time) = '2022-09-02' group by 1 order by 2 desc

with UncompletedUsersRank as ( select er.uid, sum(case when er.submit_time is null then 1 else 0 end) as incomplete_cnt, count(er.start_time) as total_cnt, sum(case when er.submit_time is null then 1 else 0 end) / count(er.start_time) as uncomplete_rate, percent_rank() over(order by sum(case when er...

input_str = input() points = list(map(int,input_str.split())) niuniu,niukele,niumei = points if niuniu > niukele and niuniu > niumei: language = 'Python' elif niukele > niuniu and niukele > niumei: language = 'Java' else: language = 'C' print(language)

a = {'Tencent':float(input())} b = {'Alibaba':float(input())} if a['Tencent'] > b['Alibaba']: print(list(a.keys())[0]) else: print(list(b.keys())[0])

name1 = input() name2 = input() print(f"{name1} {name2}")

select * from (select uid, 'activity1' as activity from exam_record where year(start_time) = '2021' group by uid having min(score) >= 85) a union all select * from (select er.uid, 'activity2' as activity from examination_info ei inner join exam_record er on ei.exam_id = er.exam_id where timestamp...

select * from (select exam_id as tid, count(distinct uid) as uv, count(uid) as pv from exam_record group by tid order by uv desc,pv desc) a union all select * from (select question_id as tid, count(distinct uid) as uv, count(uid) as pv from practice_record group by tid order by uv desc,pv desc) b

select er.exam_id, count(distinct er.uid) as uv, round(avg(score),1) as avg_score from exam_record er inner join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id inner join user_info ui on er.uid = ui.uid where ui.level > 5 and ei.tag = 'SQL' and date_format(ei.release_time,'%Y%m') = date_format(er...

select a.uid, sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end) as incomplete_cnt, sum(case when submit_time is not null then 1 else 0 end) as complete_cnt, group_concat(distinct concat_ws(':',date(start_time),tag) order by start_time separator';') as detail from exam_record a left join examinati...