SQL 20250910

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_20250909.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_20250911.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%202314%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Weather%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%20city_id%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20day%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20date%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20degree%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20(city_id%2C%20day)%20is%20the%20primary%20key%20(combination%20of%20columns%20with%20unique%20values)%20for%20this%20table.%20Each%20row%20in%20this%20table%20contains%20the%20degree%20of%20the%20weather%20of%20a%20city%20on%20a%20certain%20day.%20All%20the%20degrees%20are%20recorded%20in%20the%20year%202022.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20report%20the%20day%20that%20has%20the%20maximum%20recorded%20degree%20in%20each%20city.%20If%20the%20maximum%20degree%20was%20recorded%20for%20the%20same%20city%20multiple%20times%2C%20return%20the%20earliest%20day%20among%20them.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20ordered%20by%20city_id%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%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20city_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20day%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20degree%0A%20%20%20%20FROM%20(%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%20ROW_NUMBER()%20OVER%20(PARTITION%20BY%20city_id%20ORDER%20BY%20degree%20DESC%2C%20day%20ASC)%20AS%20rank%0A%20%20%20%20%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Weather%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20WHERE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rank%20%3D%201%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%20city_id%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_the_first_day(weather%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20weather%20%3D%20weather.sort_values(%5B%22degree%22%2C%20%22day%22%2C%20%22city_id%22%5D%2C%20ascending%3D%5BFalse%2C%20True%2C%20True%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20weather%5B%22row_number%22%5D%20%3D%20weather.groupby(%22city_id%22).cumcount()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sub_weather%20%3D%20weather%5Bweather%5B%22row_number%22%5D%20%3D%3D%200%5D%5B%5B%22city_id%22%2C%20%22day%22%2C%20%22degree%22%5D%5D.sort_values(%22city_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20sub_weather%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