1693. 每天的领导和合伙人
2023年8月14日10:07:14
简单
46
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SQL Schema
Pandas Schema
表：DailySales
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| date_id | date |
| make_name | varchar |
| lead_id | int |
| partner_id | int |
+-------------+---------+
该表没有主键(具有唯一值的列)。它可能包含重复项。
该表包含日期、产品的名称，以及售给的领导和合伙人的编号。
名称只包含小写英文字母。
对于每一个 date_id 和 make_name，找出 不同 的 lead_id 以及 不同 的 partner_id 的数量。
按 任意顺序 返回结果表。
返回结果格式如下示例所示。
示例 1:
输入：
DailySales 表：
+-----------+-----------+---------+------------+
| date_id | make_name | lead_id | partner_id |
+-----------+-----------+---------+------------+
| 2020-12-8 | toyota | 0 | 1 |
| 2020-12-8 | toyota | 1 | 0 |
| 2020-12-8 | toyota | 1 | 2 |
| 2020-12-7 | toyota | 0 | 2 |
| 2020-12-7 | toyota | 0 | 1 |
| 2020-12-8 | honda | 1 | 2 |
| 2020-12-8 | honda | 2 | 1 |
| 2020-12-7 | honda | 0 | 1 |
| 2020-12-7 | honda | 1 | 2 |
| 2020-12-7 | honda | 2 | 1 |
+-----------+-----------+---------+------------+
输出：
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
| date_id | make_name | unique_leads | unique_partners |
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
| 2020-12-8 | toyota | 2 | 3 |
| 2020-12-7 | toyota | 1 | 2 |
| 2020-12-8 | honda | 2 | 2 |
| 2020-12-7 | honda | 3 | 2 |
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
解释：
在 2020-12-8，丰田（toyota）有领导者 = [0, 1] 和合伙人 = [0, 1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。
在 2020-12-7，丰田（toyota）有领导者 = [0] 和合伙人 = [1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [0, 1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。
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答案
import pandas as pd
def daily_leads_and_partners(daily_sales: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
return daily_sales.groupby(["date_id","make_name"],as_index=False).agg({"lead_id":"nunique","partner_id":"nunique"}).rename({"lead_id":"unique_leads","partner_id":"unique_partners"},axis=1)