SQL 20250908

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_20250905.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_20250909.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%202252%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Products%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%20store%20%20%20%20%20%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20price%20%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20(product_id%2C%20store)%20is%20the%20primary%20key%20(combination%20of%20columns%20with%20unique%20values)%20for%20this%20table.%20Each%20row%20of%20this%20table%20indicates%20the%20price%20of%20product_id%20in%20store.%20There%20will%20be%20at%20most%2030%20different%20stores%20in%20the%20table.%20price%20is%20the%20price%20of%20the%20product%20at%20this%20store.%0A%0A%20%20%20%20Important%20note%3A%20This%20problem%20targets%20those%20who%20have%20a%20good%20experience%20with%20SQL.%20If%20you%20are%20a%20beginner%2C%20we%20recommend%20that%20you%20skip%20it%20for%20now.%0A%0A%20%20%20%20Implement%20the%20procedure%20PivotProducts%20to%20reorganize%20the%20Products%20table%20so%20that%20each%20row%20has%20the%20id%20of%20one%20product%20and%20its%20price%20in%20each%20store.%20The%20price%20should%20be%20null%20if%20the%20product%20is%20not%20sold%20in%20a%20store.%20The%20columns%20of%20the%20table%20should%20contain%20each%20store%20and%20they%20should%20be%20sorted%20in%20lexicographical%20order.%0A%0A%20%20%20%20The%20procedure%20should%20return%20the%20table%20after%20reorganizing%20it.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20in%20any%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%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20def%20dynamic_pivoting_table(products%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20products.pivot(index%3D%22product_id%22%2C%20columns%3D%22store%22%2C%20values%3D%22price%22).reset_index()%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