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586. 订单最多的客户

时间:2023-08-14 14:37:39浏览次数:37  
标签:586 customer number 订单 客户 pd orders

586. 订单最多的客户

2023年8月14日08:26:04

586. 订单最多的客户

简单

SQL Schema


Pandas Schema


表: Orders

+-----------------+----------+
| Column Name     | Type     |
+-----------------+----------+
| order_number    | int      |
| customer_number | int      |
+-----------------+----------+
在 SQL 中,Order_number是该表的主键。
此表包含关于订单ID和客户ID的信息。

查找下了 最多订单 的客户的 customer_number

测试用例生成后, 恰好有一个客户 比任何其他客户下了更多的订单。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入: 
Orders 表:
+--------------+-----------------+
| order_number | customer_number |
+--------------+-----------------+
| 1            | 1               |
| 2            | 2               |
| 3            | 3               |
| 4            | 3               |
+--------------+-----------------+
输出: 
+-----------------+
| customer_number |
+-----------------+
| 3               |
+-----------------+
解释: 
customer_number 为 '3' 的顾客有两个订单,比顾客 '1' 或者 '2' 都要多,因为他们只有一个订单。
所以结果是该顾客的 customer_number ,也就是 3 。

进阶: 如果有多位顾客订单数并列最多,你能找到他们所有的 customer_number 吗?

通过次数

81.3K

提交次数

117.7K

通过率

69.1%

答案 两个写法

import pandas as pd

def largest_orders(orders: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

    if orders.empty:
        return pd.DataFrame({'customer_number': []})

    result = orders['customer_number'].value_counts().idxmax()
    return pd.DataFrame({'customer_number': [result]})

    # return  orders.groupby("customer_number",as_index=False).count().sort_values("order_number",ascending=False).head(1)[["customer_number"]]

标签:586,customer,number,订单,客户,pd,orders
From: https://www.cnblogs.com/lmq886/p/17628542.html

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