SQL 20250918

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_20250917.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_20250919.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%202372%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Salesperson%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%20%20%20%7C%20Type%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C----------------%7C---------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20salesperson_id%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20name%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7C%20varchar%20%7C%0A%0A%20%20%20%20salesperson_id%20contains%20unique%20values.%20Each%20row%20in%20this%20table%20shows%20the%20ID%20of%20a%20salesperson.%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Customer%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%20%20%20%7C%20Type%20%7C%0A%20%20%20%20%7C----------------%7C------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20customer_id%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20salesperson_id%20%7C%20int%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20customer_id%20contains%20unique%20values.%20salesperson_id%20is%20a%20foreign%20key%20(reference%20column)%20from%20the%20Salesperson%20table.%20Each%20row%20in%20this%20table%20shows%20the%20ID%20of%20a%20customer%20and%20the%20ID%20of%20the%20salesperson.%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Sales%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%20sale_id%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20customer_id%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20price%20%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20sale_id%20contains%20unique%20values.%20customer_id%20is%20a%20foreign%20key%20(reference%20column)%20from%20the%20Customer%20table.%20Each%20row%20in%20this%20table%20shows%20ID%20of%20a%20customer%20and%20the%20price%20they%20paid%20for%20the%20sale%20with%20sale_id.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20report%20the%20sum%20of%20prices%20paid%20by%20the%20customers%20of%20each%20salesperson.%20If%20a%20salesperson%20does%20not%20have%20any%20customers%2C%20the%20total%20value%20should%20be%200.%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%20%22%22%22%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20salesperson_id%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20name%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(COALESCE(price%2C%200))%20AS%20total%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Salesperson%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20LEFT%20JOIN%20Customer%20USING%20(salesperson_id)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20LEFT%20JOIN%20Sales%20USING%20(customer_id)%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%202%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%20calculate_influence(salesperson%3A%20pd.DataFrame%2C%20customer%3A%20pd.DataFrame%2C%20sales%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.merge(salesperson%2C%20customer%2C%20how%3D%22left%22%2C%20on%3D%22salesperson_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.merge(df%2C%20sales%2C%20how%3D%22left%22%2C%20on%3D%22customer_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.fillna(0%2C%20inplace%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.groupby(%5B%22salesperson_id%22%2C%20%22name%22%5D%2C%20as_index%3DFalse).agg(total%3D(%22price%22%2C%20%22sum%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20df%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