8，(经典面试题:分组求topN)Python数分之Pandas训练，力扣，1532. 最近的三笔订单

• 学习：知识的初次邂逅
• 复习：知识的温故知新
• 练习：知识的实践应用

目录

一，原题力扣链接

二，题干

三，建表语句

四，分析

五，Pandas解答

六，验证

七，知识点总结

一，原题力扣链接

. - 力扣（LeetCode）

二，题干

表：Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表具有唯一值的列
该表包含消费者的信息

表：Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| customer_id   | int     |
| cost          | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表具有唯一值的列
该表包含 id 为 customer_id 的消费者的订单信息
每一个消费者 每天一笔订单

写一个解决方案，找到每个用户的最近三笔订单。如果用户的订单少于 3 笔，则返回他的全部订单。

返回的结果按照 customer_name 升序 排列。如果有相同的排名，则按照 customer_id 升序 排列。如果排名还有相同，则按照 order_date 降序 排列。

结果格式如下例所示：

示例 1:

输入：
Customers
+-------------+-----------+
| customer_id | name      |
+-------------+-----------+
| 1           | Winston   |
| 2           | Jonathan  |
| 3           | Annabelle |
| 4           | Marwan    |
| 5           | Khaled    |
+-------------+-----------+

Orders
+----------+------------+-------------+------+
| order_id | order_date | customer_id | cost |
+----------+------------+-------------+------+
| 1        | 2020-07-31 | 1           | 30   |
| 2        | 2020-07-30 | 2           | 40   |
| 3        | 2020-07-31 | 3           | 70   |
| 4        | 2020-07-29 | 4           | 100  |
| 5        | 2020-06-10 | 1           | 1010 |
| 6        | 2020-08-01 | 2           | 102  |
| 7        | 2020-08-01 | 3           | 111  |
| 8        | 2020-08-03 | 1           | 99   |
| 9        | 2020-08-07 | 2           | 32   |
| 10       | 2020-07-15 | 1           | 2    |
+----------+------------+-------------+------+
输出：
+---------------+-------------+----------+------------+
| customer_name | customer_id | order_id | order_date |
+---------------+-------------+----------+------------+
| Annabelle     | 3           | 7        | 2020-08-01 |
| Annabelle     | 3           | 3        | 2020-07-31 |
| Jonathan      | 2           | 9        | 2020-08-07 |
| Jonathan      | 2           | 6        | 2020-08-01 |
| Jonathan      | 2           | 2        | 2020-07-30 |
| Marwan        | 4           | 4        | 2020-07-29 |
| Winston       | 1           | 8        | 2020-08-03 |
| Winston       | 1           | 1        | 2020-07-31 |
| Winston       | 1           | 10       | 2020-07-15 |
+---------------+-------------+----------+------------+
解释：
Winston 有 4 笔订单, 排除了 "2020-06-10" 的订单, 因为它是最老的订单。
Annabelle 只有 2 笔订单, 全部返回。
Jonathan 恰好有 3 笔订单。
Marwan 只有 1 笔订单。
结果表我们按照 customer_name 升序排列，customer_id 升序排列，order_date 降序排列。

进阶：

• 你能写出最近 n 笔订单的通用解决方案吗? 
• 回答: 是可以的  把我下面的解题中的  3换成变量n就可以了=.=

三，建表语句

import pandas as pd

data = [[1, 'Winston'], [2, 'Jonathan'], [3, 'Annabelle'], [4, 'Marwan'], [5, 'Khaled']]
customers = pd.DataFrame(data, columns=['customer_id', 'name']).astype({'customer_id':'Int64', 'name':'object'})
data = [[1, '2020-07-31', 1, 30], [2, '2020-7-30', 2, 40], [3, '2020-07-31', 3, 70], [4, '2020-07-29', 4, 100], [5, '2020-06-10', 1, 1010], [6, '2020-08-01', 2, 102], [7, '2020-08-01', 3, 111], [8, '2020-08-03', 1, 99], [9, '2020-08-07', 2, 32], [10, '2020-07-15', 1, 2]]
orders = pd.DataFrame(data, columns=['order_id', 'order_date', 'customer_id', 'cost']).astype({'order_id':'Int64', 'order_date':'datetime64[ns]', 'customer_id':'Int64', 'cost':'Int64'})

四，分析

题解:

表一:客户表

字段:客户id,客户姓名

表二:订单表

字段:订单id,订购日期,客户id,订购价格

求:找到每个用户最近的三笔订单  不足3个订单也显示,并且按照要求完成排序

第一步合并两个表: 内连接的方式

 第二步,以用户分组,以订单时间排序  拿到序列

 第三步,过滤取大于3的 并且按照指定要求排序,映射指定的列

五，Pandas解答

import pandas as pd

def recent_three_orders(customers: pd.DataFrame, orders: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = pd.merge(customers,orders,how='inner',on='customer_id')
    df['rn'] = df.groupby('customer_id')['order_date'].rank(method='first',ascending=False)
    df1 = df[df['rn']<=3]
    df2 = df1[['name','customer_id','order_id','order_date']]
    df2.columns=['customer_name','customer_id','order_id','order_date']
    df3 = df2.sort_values(['customer_name','customer_id','order_date'],ascending=[True,True,False])
    return df3

六，验证

七，知识点总结

• Pandas内连接的运用 API:merge 
• Pandas分组排序的运用 API:groupby...rank....ascending
• Pandas过滤的运用
• Pandas改名的运用
• Pandas排序的运用 API:sort_values
• python函数的运用
• 经典题目 分组求topN

• 学习：知识的初次邂逅
• 复习：知识的温故知新
• 练习：知识的实践应用