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511. 游戏玩法分析 I

时间:2023-08-13 22:00:47浏览次数:49  
标签:03 date 游戏 玩法 event player 511 2016 id

511. 游戏玩法分析 I

2023年8月13日21:49:47

511. 游戏玩法分析 I

简单

SQL Schema


Pandas Schema


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 第一次登陆平台的日期

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  |
+-----------+-------------+

通过次数

94.4K

提交次数

133.7K

通过率

70.7%

答案

import pandas as pd

def game_analysis(activity: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

    return activity.sort_values(["player_id","event_date"]).drop_duplicates(subset=['player_id']).rename({"event_date":"first_login"},axis=1)[["player_id","first_login"]]

标签:03,date,游戏,玩法,event,player,511,2016,id
From: https://www.cnblogs.com/lmq886/p/17627367.html

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