Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science

Автор: Everyday Data Science

Загружено: 2025-01-07

Просмотров: 617

Описание:

Question: https://leetcode.com/problems/hopper-...

SQL Schema:
Create table If Not Exists Drivers (driver_id int, join_date date)
Create table If Not Exists Rides (ride_id int, user_id int, requested_at date)
Create table If Not Exists AcceptedRides (ride_id int, driver_id int, ride_distance int, ride_duration int)
Truncate table Drivers
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('10', '2019-12-10')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('8', '2020-1-13')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('5', '2020-2-16')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('7', '2020-3-8')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('4', '2020-5-17')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('1', '2020-10-24')
insert into Drivers (driver_id, join_date) values ('6', '2021-1-5')
Truncate table Rides
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('6', '75', '2019-12-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('1', '54', '2020-2-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('10', '63', '2020-3-4')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('19', '39', '2020-4-6')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('3', '41', '2020-6-3')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('13', '52', '2020-6-22')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('7', '69', '2020-7-16')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('17', '70', '2020-8-25')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('20', '81', '2020-11-2')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('5', '57', '2020-11-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('2', '42', '2020-12-9')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('11', '68', '2021-1-11')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('15', '32', '2021-1-17')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('12', '11', '2021-1-19')
insert into Rides (ride_id, user_id, requested_at) values ('14', '18', '2021-1-27')
Truncate table AcceptedRides
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('10', '10', '63', '38')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('13', '10', '73', '96')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('7', '8', '100', '28')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('17', '7', '119', '68')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('20', '1', '121', '92')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('5', '7', '42', '101')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('2', '4', '6', '38')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('11', '8', '37', '43')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('15', '8', '108', '82')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('12', '8', '38', '34')
insert into AcceptedRides (ride_id, driver_id, ride_distance, ride_duration) values ('14', '1', '90', '74')

Pandas Schema:
data = [[10, '2019-12-10'], [8, '2020-1-13'], [5, '2020-2-16'], [7, '2020-3-8'], [4, '2020-5-17'], [1, '2020-10-24'], [6, '2021-1-5']]
drivers = pd.DataFrame(data, columns=['driver_id', 'join_date']).astype({'driver_id':'Int64', 'join_date':'datetime64[ns]'})
data = [[6, 75, '2019-12-9'], [1, 54, '2020-2-9'], [10, 63, '2020-3-4'], [19, 39, '2020-4-6'], [3, 41, '2020-6-3'], [13, 52, '2020-6-22'], [7, 69, '2020-7-16'], [17, 70, '2020-8-25'], [20, 81, '2020-11-2'], [5, 57, '2020-11-9'], [2, 42, '2020-12-9'], [11, 68, '2021-1-11'], [15, 32, '2021-1-17'], [12, 11, '2021-1-19'], [14, 18, '2021-1-27']]
rides = pd.DataFrame(data, columns=['ride_id', 'user_id', 'requested_at']).astype({'ride_id':'Int64', 'user_id':'Int64', 'requested_at':'datetime64[ns]'})
data = [[10, 10, 63, 38], [13, 10, 73, 96], [7, 8, 100, 28], [17, 7, 119, 68], [20, 1, 121, 92], [5, 7, 42, 101], [2, 4, 6, 38], [11, 8, 37, 43], [15, 8, 108, 82], [12, 8, 38, 34], [14, 1, 90, 74]]
accepted_rides = pd.DataFrame(data, columns=['ride_id', 'driver_id', 'ride_distance', 'ride_duration']).astype({'ride_id':'Int64', 'driver_id':'Int64', 'ride_distance':'Int64', 'ride_duration':'Int64'})

#leetcode #datascience #tutorial

Leetcode HARD 1645 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 2 | Everyday Data Science

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Leetcode MEDIUM 3421 - SELF JOINs in SQL - Find Students Who Improved | Everyday Data Science

Leetcode MEDIUM 3421 - SELF JOINs in SQL - Find Students Who Improved | Everyday Data Science

7 простых приемов, которые мгновенно улучшат ваши SQL-запросы

7 простых приемов, которые мгновенно улучшат ваши SQL-запросы

Leetcode HARD 1336 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Transactions Per Visit | Everyday Data Science

Leetcode HARD 1336 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Transactions Per Visit | Everyday Data Science

6 SQL-соединений, которые вы ОБЯЗАТЕЛЬНО должны знать! (Анимация + Практика)

6 SQL-соединений, которые вы ОБЯЗАТЕЛЬНО должны знать! (Анимация + Практика)

Leetcode HARD 1635 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 1 | Everyday Data Science

Leetcode HARD 1635 - RECURSIVE CTE SQL Explained - Hopper Company Queries 1 | Everyday Data Science

Пятишаговый план проектирования любой базы данных

Пятишаговый план проектирования любой базы данных

РЕАЛЬНОЕ собеседование на Data Scientist. Алгоритмы + Python

РЕАЛЬНОЕ собеседование на Data Scientist. Алгоритмы + Python

YAHOO LeetCode Hard 1412 “Quiet Students in All Exams

YAHOO LeetCode Hard 1412 “Quiet Students in All Exams" Interview SQL Question Explanation | EDS

Секрет оптимизации SQL-запросов — понимание порядка выполнения SQL

Секрет оптимизации SQL-запросов — понимание порядка выполнения SQL

Вся база SQL для начинающих за 1 час

Вся база SQL для начинающих за 1 час

Предложение SQL WITH | Понятно объяснено | CTE против подзапросов против временных таблиц | Рекур...

Предложение SQL WITH | Понятно объяснено | CTE против подзапросов против временных таблиц | Рекур...

Как бы я быстро выучил SQL (если бы мог начать сначала)

Как бы я быстро выучил SQL (если бы мог начать сначала)

Посмотрите, как я ОЧИЩАЮ ДАННЫЕ с помощью SQL и ИИ за считанные минуты

Посмотрите, как я ОЧИЩАЮ ДАННЫЕ с помощью SQL и ИИ за считанные минуты

Вся БАЗА по SQL и noSQL | Роадмап для 2026

Вся БАЗА по SQL и noSQL | Роадмап для 2026

Проверьте свои навыки SQL с помощью этих реальных вопросов для собеседования!

Проверьте свои навыки SQL с помощью этих реальных вопросов для собеседования!

Мой мозг после 569 проблем с Leetcode

Мой мозг после 569 проблем с Leetcode

Фишки Excel, которые я использую КАЖДЫЙ ДЕНЬ! ЭТО нужно каждому

Фишки Excel, которые я использую КАЖДЫЙ ДЕНЬ! ЭТО нужно каждому

SQL CTE (Common Table Expression) Visually Explained | Full Guide WITH Clause | #SQL Course 28

SQL CTE (Common Table Expression) Visually Explained | Full Guide WITH Clause | #SQL Course 28

ВСЕ накопители ДАННЫХ: объясняю за 8 минут

ВСЕ накопители ДАННЫХ: объясняю за 8 минут

SQL Window Functions | Clearly Explained | PARTITION BY, ORDER BY, ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK

SQL Window Functions | Clearly Explained | PARTITION BY, ORDER BY, ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com