SQL 20251103

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_20251031.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_20251104.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%203056%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Activities%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%20%20%7C%20Type%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---------------%7C---------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20activity_id%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20user_id%20%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20activity_type%20%7C%20enum%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20time_spent%20%20%20%20%7C%20decimal%20%7C%0A%0A%20%20%20%20activity_id%20is%20column%20of%20unique%20values%20for%20this%20table.%20activity_type%20is%20an%20ENUM%20(category)%20type%20of%20('send'%2C%20'open').%20This%20table%20contains%20activity%20id%2C%20user%20id%2C%20activity%20type%20and%20time%20spent.%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Age%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%20user_id%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20age_bucket%20%20%7C%20enum%20%7C%0A%0A%20%20%20%20user_id%20is%20the%20column%20of%20unique%20values%20for%20this%20table.%20age_bucket%20is%20an%20ENUM%20(category)%20type%20of%20('21-25'%2C%20'26-30'%2C%20'31-35').%20This%20table%20contains%20user%20id%20and%20age%20group.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20calculate%20the%20percentage%20of%20the%20total%20time%20spent%20on%20sending%20and%20opening%20snaps%20for%20each%20age%20group.%20Precentage%20should%20be%20rounded%20to%202%20decimal%20places.%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%20age_bucket%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COALESCE(ROUND(100.0%20*%20(SUM(time_spent)%20FILTER%20(WHERE%20activity_type%20%3D%20'send'))%20%2F%20(SUM(time_spent))%2C%202)%2C%200)%20AS%20send_perc%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COALESCE(ROUND(100.0%20*%20(SUM(time_spent)%20FILTER%20(WHERE%20activity_type%20%3D%20'open'))%20%2F%20(SUM(time_spent))%2C%202)%2C%200)%20AS%20open_perc%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Activities%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20JOIN%20Age%20USING%20(user_id)%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%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%20snap_analysis(activities%3A%20pd.DataFrame%2C%20age%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.merge(activities%2C%20age%2C%20on%3D%22user_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.groupby(%22age_bucket%22%2C%20as_index%3DFalse).apply(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lambda%20x%3A%20pd.Series(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22send_perc%22%3A%20round(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20100.0%20*%20x%5Bx%5B%22activity_type%22%5D%20%3D%3D%20%22send%22%5D%5B%22time_spent%22%5D.sum()%20%2F%20x%5B%22time_spent%22%5D.sum()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%202%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%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%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22open_perc%22%3A%20round(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20100.0%20*%20x%5Bx%5B%22activity_type%22%5D%20%3D%3D%20%22open%22%5D%5B%22time_spent%22%5D.sum()%20%2F%20x%5B%22time_spent%22%5D.sum()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%202%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%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%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.fillna(0%2C%20inplace%3DTrue)%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