SQL 20251021

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_20251020.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_20251022.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%202993%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Purchases%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%20%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%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20purchase_date%20%7C%20date%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20amount_spend%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20(user_id%2C%20purchase_date%2C%20amount_spend)%20is%20the%20primary%20key%20(combination%20of%20columns%20with%20unique%20values)%20for%20this%20table.%20purchase_date%20will%20range%20from%20November%201%2C%202023%2C%20to%20November%2030%2C%202023%2C%20inclusive%20of%20both%20dates.%20Each%20row%20contains%20user%20id%2C%20purchase%20date%2C%20and%20amount%20spend.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20calculate%20the%20total%20spending%20by%20users%20on%20each%20Friday%20of%20every%20week%20in%20November%202023.%20Output%20only%20weeks%20that%20include%20at%20least%20one%20purchase%20on%20a%20Friday.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20ordered%20by%20week%20of%20month%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%20EXTRACT(WEEK%20FROM%20purchase_date)%20-%20EXTRACT(WEEK%20FROM%20'2023-10-31'%3A%3ADATE)%20%2B%201%20as%20week_of_month%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20MAX(purchase_date)%20AS%20purchase_date%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(amount_spend)%20AS%20total_amount%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Purchases%0A%20%20%20%20WHERE%0A%20%20%20%20%20%20%20%20EXTRACT('DOW'%20FROM%20purchase_date)%20%3D%205%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%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%20friday_purchases(purchases%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20purchases.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22dow%22%5D%20%3D%20df%5B%22purchase_date%22%5D.dt.dayofweek%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22dow%22%5D%20%3D%3D%204%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22week_of_month%22%5D%20%3D%20(df%5B%22purchase_date%22%5D.dt.day%20-%201)%20%2F%2F%207%20%2B%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.groupby(%5B%22week_of_month%22%2C%20%22purchase_date%22%5D)%5B%22amount_spend%22%5D.sum().reset_index(name%3D%22total_amount%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