leetcode : 596. Classes More Than 5 Students

leetcode : 596. Classes More Than 5 Students

• [leetcode : 596. Classes More Than 5 Students]

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다이어그램

erDiagram
    Enrollment {
        varchar student PK
        varchar class PK
    }

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문제 풀이

MySQL

SELECT CLASS
FROM COURSES
GROUP BY CLASS
HAVING COUNT(CLASS) >= 5

• 단순 GROUP BY COUNT

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Pandas

def find_classes(courses: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    count = courses.groupby('class').size().reset_index(name='count')
    return count[count['count'] >= 5][['class']]

def find_classes(courses: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    count = courses.groupby('class')['student'].count().reset_index()
    count = count.rename(columns={'student': 'count'})
    return count[count['count'] >= 5][['class']]

def find_classes(courses: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    count = courses.groupby('class').agg({'student': 'count'}).reset_index()
    count.columns = ['class', 'count']
    return count[count['count'] >= 5][['class']]

• groupby size로 구해주고, 카운팅 컬럼명 reset index로 지정해주기.
• groupby size / count의 차이점은 컬럼명 없음 / 컬럼명 유지한다는 것.
  • groupby + size는 연산 후 | class | 0 | 이런식으로 컬럼명이 나오고, name을 사용하면 0이 'count'로 할당된다.
  • groupby + count는 연산 후 | class | student | 이렇게 나온다. class로 묶고, student 수가 나온다.
• 마지막처럼 group by + agg를 쓰는 것을 선호하긴 한다.
  • agg 전달 시, 저렇게 딕션너리로 key : ['col1','col2'] 이런식으로 전달하면 위 solution 1,2와 비슷하다.
  • agg 전달 시 'new_col' = ('col1','agg_func') 이런식으로 설정하는 것을 제일 선호함.

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코멘트

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