leetcode : 1174. Immediate Food Delivery II

leetcode : 1174. Immediate Food Delivery II

• [leetcode : 1174. Immediate Food Delivery II]

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다이어그램

erDiagram
    Food_Delivery {
        int delivery_id PK
        int customer_id
        date order_date
        date customer_pref_delivery_date
    }

목표

유저의 첫 주문 중 당일 배송 상품의 비율 구하기

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문제 풀이

• 첫 주문을 찾기 위해서는 유저별로 주문날짜, 배송날짜의 최소값을 가져온다.
• 그 중에서 주문날짜=배송날짜인 것을 찾는다.
• 전체 주문 수와 주문날짜=배송날짜인 것의 비율을 구한다.

MySQL

-- Solution 1
with temp as (
    select *, min(order_date) as d1, min(customer_pref_delivery_date) as d2
    from delivery
    group by customer_id
),
cnt_filtered as (
    select *, count(*) as cnt_f
    from temp
    where d1 = d2
),
cnt_all as (
    select *, count(*) as cnt_a
    from temp
)

select round(100*cnt_f/cnt_a,2) as immediate_percentage 
from cnt_all, cnt_filtered

-- Solution 2
WITH TEMP AS (
    SELECT
        CUSTOMER_ID,
        MIN(ORDER_DATE) AS FIRST_DATE
    FROM DELIVERY
    GROUP BY CUSTOMER_ID)

SELECT ROUND(100*COUNT(D.CUSTOMER_ID)/COUNT(*),2) AS IMMEDIATE_PERCENTAGE
FROM TEMP T
LEFT JOIN DELIVERY D ON T.CUSTOMER_ID = D.CUSTOMER_ID AND T.FIRST_DATE = D.CUSTOMER_PREF_DELIVERY_DATE

• Solution 1
  • 각 유저별로 첫 주문을 가져오면 된다.
  • 주문 날짜, 발송 날짜의 최소값이 서로 같은 쿼리를 찾는다.
  • 두 테이블의 row를 count로 세주고 round
• Solution 2
  • 유저의 첫 주문만 가져온 후, 원본 테이블과 LEFT JOIN을 진행한다.
  • ID + 첫주문이 일치하지 않으면, NULL값으로 나와서 전체 행과 그렇지 않은 행 비율을 구해주면 된다.

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Pandas

# Solution 1
def immediate_food_delivery(delivery: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

    grouped = delivery.groupby('customer_id').agg(
        first_date = ('order_date','min'),
        pref_date = ('customer_pref_delivery_date','min')
        ).reset_index()
    grouped['immediate'] = np.where(grouped['first_date']==grouped['pref_date'],1,0)
    return pd.DataFrame({'immediate_percentage':[round(100*grouped['immediate'].sum()/len(grouped),2)]})

# Solution 2
def immediate_food_delivery(delivery: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

    grouped = delivery.groupby('customer_id').min().reset_index()
    cond = grouped['order_date']==grouped['customer_pref_delivery_date']
    ratio = (len(grouped[cond])/len(grouped['customer_id']))*100
    return pd.DataFrame({'immediate_percentage': [round(ratio,2)]})

• Solution 1 : groupby + min
  • groupby + agg로 위 풀이랑 비슷하게 주문날짜, 배송날짜의 min값을 가져온다.
  • pandas에서는 len으로 바로 처리한다.
• Solution 2
  • 유저의 첫 주문만 가져온 후, 동일날짜 조건을 데이터 길이를 확인한다.

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코멘트

• group by에서 지정 안하면 첫 행 데이터 가져오는 것을 명심하고 쿼리 작성하기.