SQL 20250814

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.17.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20nav_menu%20%3D%20mo.nav_menu(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Findex.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Ahome')%7D%20Home%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Fnotebooks%2FSQL_20250813.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Aarrow-big-left')%7D%20Last%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Fnotebooks%2FSQL_20250815.html%22%3A%20f%22%7Bmo.icon('lucide%3Aarrow-big-right')%7D%20Next%20Day%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22horizontal%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20nav_menu%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20LeetCode%203554%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20ProductPurchases%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%7C%20Type%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------------%7C------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20user_id%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20product_id%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20quantity%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20(user_id%2C%20product_id)%20is%20the%20unique%20identifier%20for%20this%20table.%20Each%20row%20represents%20a%20purchase%20of%20a%20product%20by%20a%20user%20in%20a%20specific%20quantity.%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20ProductInfo%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%7C%20Type%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------------%7C---------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20product_id%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20category%20%20%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20price%20%20%20%20%20%20%20%7C%20decimal%20%7C%0A%0A%20%20%20%20product_id%20is%20the%20unique%20identifier%20for%20this%20table.%20Each%20row%20assigns%20a%20category%20and%20price%20to%20a%20product.%0A%0A%20%20%20%20Amazon%20wants%20to%20understand%20shopping%20patterns%20across%20product%20categories.%20Write%20a%20solution%20to%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20Find%20all%20category%20pairs%20(where%20category1%20%3C%20category2)%0A%20%20%20%20-%20For%20each%20category%20pair%2C%20determine%20the%20number%20of%20unique%20customers%20who%20purchased%20products%20from%20both%20categories%0A%20%20%20%20-%20A%20category%20pair%20is%20considered%20reportable%20if%20at%20least%203%20different%20customers%20have%20purchased%20products%20from%20both%20categories.%0A%20%20%20%20-%20Return%20the%20result%20table%20of%20reportable%20category%20pairs%20ordered%20by%20customer_count%20in%20descending%20order%2C%20and%20in%20case%20of%20a%20tie%2C%20by%20category1%20in%20ascending%20order%20lexicographically%2C%20and%20then%20by%20category2%20in%20ascending%20order.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20WITH%20user_category%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20DISTINCT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20user_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ProductPurchases%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20JOIN%20ProductInfo%20USING(product_id)%0A%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20user_2_category%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20u1.category%20AS%20category1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20u2.category%20AS%20category2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20u1.user_id%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20user_category%20u1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20JOIN%20user_category%20u2%20ON%20u1.user_id%20%3D%20u2.user_id%20and%20u1.category%20%3C%20u2.category%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20AS%20customer_count%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20user_2_category%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%2C2%0A%20%20%20%20HAVING%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COUNT(*)%20%3E%3D%203%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%203%20DESC%2C%201%2C%202%3B%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20def%20find_category_recommendation_pairs(product_purchases%3A%20pd.DataFrame%2C%20product_info%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20product_purchases.merge(product_info%5B%5B%22product_id%22%2C%20%22category%22%5D%5D%2C%20on%3D%22product_id%22%2C%20how%3D%22inner%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20user_cat%20%3D%20df%5B%5B%22user_id%22%2C%20%22category%22%5D%5D.drop_duplicates()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pairs%20%3D%20user_cat.merge(user_cat%2C%20on%3D%22user_id%22%2C%20suffixes%3D(%221%22%2C%20%222%22)).query(%22category1%20%3C%20category2%22)%5B%5B%22category1%22%2C%20%22category2%22%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20pairs.empty%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.DataFrame(columns%3D%5B%22category1%22%2C%20%22category2%22%2C%20%22customer_count%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20out%20%3D%20pairs.groupby(%5B%22category1%22%2C%20%22category2%22%5D).size().rename(%22customer_count%22).reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20out%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20out%5Bout%5B%22customer_count%22%5D%20%3E%3D%203%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22customer_count%22%2C%20%22category1%22%2C%20%22category2%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ascending%3D%5BFalse%2C%20True%2C%20True%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index(drop%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20out%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A