SQL 20250909

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_20250908.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_20250910.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%202308%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Genders%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%20user_id%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20gender%20%20%20%20%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%0A%20%20%20%20user_id%20is%20the%20primary%20key%20(column%20with%20unique%20values)%20for%20this%20table.%20gender%20is%20ENUM%20(category)%20of%20type%20'female'%2C%20'male'%2C%20or%20'other'.%20Each%20row%20in%20this%20table%20contains%20the%20ID%20of%20a%20user%20and%20their%20gender.%20The%20table%20has%20an%20equal%20number%20of%20'female'%2C%20'male'%2C%20and%20'other'.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20rearrange%20the%20Genders%20table%20such%20that%20the%20rows%20alternate%20between%20'female'%2C%20'other'%2C%20and%20'male'%20in%20order.%20The%20table%20should%20be%20rearranged%20such%20that%20the%20IDs%20of%20each%20gender%20are%20sorted%20in%20ascending%20order.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20in%20the%20mentioned%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%20gender_group_info%20AS(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CASE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20gender%20%3D%20'female'%20THEN%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20WHEN%20gender%20%3D%20'other'%20THEN%202%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ELSE%203%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20END%20AS%20gender_group%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ROW_NUMBER()%20OVER%20(PARTITION%20BY%20gender%20ORDER%20BY%20user_id)%20AS%20rank%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Genders%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20user_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gender%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gender_group_info%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rank%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gender_group%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%20arrange_table(genders%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gender_map%20%3D%20%7B%22female%22%3A%200%2C%20%22other%22%3A%201%2C%20%22male%22%3A%202%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20genders%5B%22group%22%5D%20%3D%20genders%5B%22gender%22%5D.transform(lambda%20x%3A%20gender_map%5Bx%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20genders%5B%22rank_within_group%22%5D%20%3D%20genders.groupby(%22gender%22)%5B%22user_id%22%5D.rank(method%3D%22min%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20genders.sort_values(by%3D%5B%22rank_within_group%22%2C%20%22group%22%5D)%5B%5B%22user_id%22%2C%20%22gender%22%5D%5D%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