SQL 20251114

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.18.1%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_20251113.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_20251117.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%203118%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_id%2C%20purchase_date%2C%20and%20amount_spend.%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Users%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%20membership%20%20%7C%20enum%20%7C%0A%0A%20%20%20%20user_id%20is%20the%20primary%20key%20for%20this%20table.%20membership%20is%20an%20ENUM%20(category)%20type%20of%20('Standard'%2C%20'Premium'%2C%20'VIP').%20Each%20row%20of%20this%20table%20indicates%20the%20user_id%2C%20membership%20type.%0A%0A%20%20%20%20Write%20a%20solution%20to%20calculate%20the%20total%20spending%20by%20Premium%20and%20VIP%20members%20on%20each%20Friday%20of%20every%20week%20in%20November%202023.%20%20If%20there%20are%20no%20purchases%20on%20a%20particular%20Friday%20by%20Premium%20or%20VIP%20members%2C%20it%20should%20be%20considered%20as%200.%0A%0A%20%20%20%20Return%20the%20result%20table%20ordered%20by%20week%20of%20the%20month%2C%20%20and%20membership%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%20WITH%20cte1(week_of_month)%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20VALUES%20(1)%2C(2)%2C(3)%2C(4)%0A%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20cte2(membership)%20AS%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20VALUES%20('VIP')%2C%20('Premium')%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20SELECT%0A%20%20%20%20%20%20%20%20week_of_month%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20c2.membership%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SUM(CASE%20WHEN%20EXTRACT(DOW%20FROM%20purchase_date)%20%3D%205%20THEN%20amount_spend%20ELSE%200%20END)%20AS%20total_amount%0A%20%20%20%20FROM%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(cte1%20c1%20CROSS%20JOIN%20cte2%20c2)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20LEFT%20JOIN%20(Purchases%20p%20JOIN%20Users%20u%20USING%20(user_id))%20ON%20week_of_month%20%3D%20EXTRACT(DAY%20FROM%20purchase_date)%3A%3AINT%2F7%2B1%20AND%20c2.membership%20%3D%20u.membership%0A%20%20%20%20GROUP%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%202%0A%20%20%20%20ORDER%20BY%0A%20%20%20%20%20%20%20%201%2C%202%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%0A%20%20%20%20def%20friday_purchases(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20purchases%3A%20pd.DataFrame%2C%20users%3A%20pd.DataFrame%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.merge(users%2C%20purchases%2C%20on%3D%22user_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22week_of_month%22%5D%20%3D%20df.purchase_date.dt.day.agg(lambda%20x%3A%20x%20%2F%2F%207%20%2B%201)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B%22purchase_date%22%5D.dt.weekday%20%3D%3D%204)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22membership%22%5D.isin(%5B%22Premium%22%2C%20%22VIP%22%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.groupby(%5B%22week_of_month%22%2C%20%22membership%22%5D)%5B%22amount_spend%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sum()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index(name%3D%22total_amount%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pd.DataFrame(%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%22membership%22%3A%20%5B%22Premium%22%2C%20%22VIP%22%5D%20*%204%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22week_of_month%22%3A%20%5B1%2C%201%2C%202%2C%202%2C%203%2C%203%2C%204%2C%204%5D%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%20%20%20%20.merge(df%2C%20on%3D%5B%22week_of_month%22%2C%20%22membership%22%5D%2C%20how%3D%22left%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.fillna(0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.iloc%5B%3A%2C%20%5B1%2C%200%2C%202%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%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