SQL 20251215

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.18.4%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_20251212.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_20251216.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%202253%0A%0A%20%20%20%20Table%3A%20Products%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Column%20Name%20%7C%20Type%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C-------------%7C---------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20product_id%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20store_name1%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20store_name2%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%20%20%20%20%20%3A%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%20%20%20%20%20%3A%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%20%20%20%20%20%3A%20%20%20%20%20%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20store_namen%20%7C%20int%20%20%20%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20product_id%20is%20the%20primary%20key%20for%20this%20table.%20Each%20row%20in%20this%20table%20indicates%20the%20product's%20price%20in%20n%20different%20stores.%20If%20the%20product%20is%20not%20available%20in%20a%20store%2C%20the%20price%20will%20be%20null%20in%20that%20store's%20column.%20The%20names%20of%20the%20stores%20may%20change%20from%20one%20testcase%20to%20another.%20There%20will%20be%20at%20least%201%20store%20and%20at%20most%2030%20stores.%0A%0A%20%20%20%20Implement%20the%20procedure%20UnpivotProducts%20to%20reorganize%20the%20Products%20table%20so%20that%20each%20row%20has%20the%20id%20of%20one%20product%2C%20the%20name%20of%20a%20store%20where%20it%20is%20sold%2C%20and%20its%20price%20in%20that%20store.%20If%20a%20product%20is%20not%20available%20in%20a%20store%2C%20do%20not%20include%20a%20row%20with%20that%20product_id%20and%20store%20combination%20in%20the%20result%20table.%20There%20should%20be%20three%20columns%3A%20product_id%2C%20store%2C%20and%20price.%0A%0A%20%20%20%20The%20procedure%20should%20return%20the%20table%20after%20reorganizing%20it.%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%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%0A%20%20%20%20def%20find_valid_users(products%3A%20pd.DataFrame)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.melt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20products%2C%20id_vars%3D%5B%22product_id%22%5D%2C%20var_name%3D%22store%22%2C%20value_name%3D%22price%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.dropna(inplace%3DTrue)%0A%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