select m.tag,count(uid)tag_cntfrom(select e.uid,e.submit_time,f.tagfrom examination_info f ,exam_record ewhere e.exam_id=f.exam_id )mwhere m.uid in(select h.uid from(select c.uid,count(c.submit_time)c_s from(select a.uid,a.su...

select e.* from (select d.tag,d.month,sum(d.all_like) over(partition by d.tag  order by d.month desc rows between current row and 6 following )sum_like_cnt_7d ,max(d.all_retweet) over(parti...

select g.date,ifnull(new,0) from (select e.date,f.new from (select distinct date from login)e  left join (select b.date,count(b.ra) new from  (select a.* from (select user_id,client_id,date, rank() over(partition by user_id order by date) ra from login)a where a.ra=1) b group by b.date)f o...

select f.date,round((1-sum(f.type2)/count(f.type2)),3)p from (select e.send_id,e.receive_id,(case when e.type='completed' then 1                                     when e.type='no_completed' then 0   &nbs...

select a.emp_no,(b.salary-a.mi) growth from (select emp_no,min(salary)mi from salaries group by emp_no)a join (select emp_no,salary from salaries where to_date='9999-01-01')b on a.emp_no=b.emp_no order by growth;

进行左连接 select a.last_name,a.first_name,c.dept_name from employees a left join dept_emp b on a.emp_no=b.emp_no left join departments c on b.dept_no= c.dept_no;

#先找到我们需要用到的数据 #select device_id,graduate_year,gpa, #(case graduate_year when 2022 then '大四'  #                    when 2023 then '大三' #                   when 2024 then '大二' #     ...

#求出每一个学生的练题数量 #select device_id,count(question_id)count  from question_practice_detail #group by device_id #having count>2; #select a.device_id,a.university,b.count #from user_profile a #left join  #(select device_id,count(question_id)count  from question_practice_detail #group by...

import pandas as pd Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',') Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',') a=Nowcoder1.merge(Nowcoder2,on='Nowcoder_ID',how='outer') b=a[['Name','Num_of_exercise','Number_of_submissions']] print(b)

import pandas as pd pd.set_option('display.width', 300)  # 设置字符显示宽度 pd.set_option('display.max_rows', None)  # 设置显示最大行 pd.set_option('display.max_columns', None) Nowcoder1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv', sep=',') Nowcoder2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv', sep=',') a=Nowcoder1.merge(Nowcoder2...

import pandas as pd signup = pd.read_csv('signup.csv') items = pd.read_csv('items.csv') #先将两个表连接在一起 df=items.set_index('item_id').join(signup.set_index('item_id'),on='item_id',how='left') a=df[df['department']=='functional'] b=a[a['item_name']=='javelin'] c=b[['employee_id','name','sex']] c=c.reset_...

import pandas as pd signup = pd.read_csv('signup.csv') signup1 = pd.read_csv('signup1.csv') items = pd.read_csv('items.csv') data=pd.concat([signup,signup1],axis=0) data1=items.set_index('item_id').join(data.set_index('item_id'),on='item_id',how='inner') a=data1.groupby(by=['item_name'])['employee_...

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',') a=Nowcoder.groupby(by=['Level'])['Nowcoder_ID'].count() b=a[a>5] print(b)

import pandas as pd nowcoder = pd.read_csv('nowcoder.csv') print(nowcoder.groupby('result')['result'].count())