leetcode : 1484. Group Sold Products By The Date

leetcode : 1484. Group Sold Products By The Date

• [leetcode : 1484. Group Sold Products By The Date]

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다이어그램

erDiagram
    SALES {
        date sell_date
        varchar product
    }

• 각 날짜에 팔린 물건들 오름차순으로 정리해서 문자열 연결

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문제 풀이

MySQL

SELECT SELL_DATE,
    COUNT(DISTINCT(PRODUCT)) AS NUM_SOLD,
    GROUP_CONCAT(DISTINCT PRODUCT ORDER BY PRODUCT SEPARATOR ',') AS PRODUCTS
FROM ACTIVITIES
GROUP BY SELL_DATE;

• GROUP_CONCAT이란 함수가 있어서 사용해주면 된다.
• GROUP_CONCAT(합칠 컬럼 정렬기준 SEPARATOR 구분자)

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Pandas 1

import pandas as pd

def categorize_products(activities: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    grouped = activities.groupby('sell_date').agg(
        num_sold=('product', 'nunique'),
        products=('product', lambda x: ','.join(sorted(x.unique())))
    ).reset_index()
    return grouped

• products=('product', lambda x: ','.join(sorted(x.unique())))
• 이 부분처럼 product 객체 모아놓고, lambda 함수 적용시켜서 반환하기.
• 파이썬으로는 어려울게 없다.
• groupby + lambda에서 sell_date가 같은 데이터프레임이 전해지고, 이 데이터프레임의 product에 접근한다.
• x가 grouped[grouped['sell_date']==어떤 날짜]['product']이다.
• 반환된 시리즈의 x.unique로 상품명에 접근 후 join으로 합쳐주기

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Pandas 2

import pandas as pd
from collections import defaultdict as dd

def categorize_products(activities: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    temp = dd(set)
    for _, row in activities.iterrows():
        temp[row['sell_date']].add(row['product'])

    answer = pd.DataFrame({
        'sell_date': list(temp.keys()),
        'num_sold': [len(products) for products in temp.values()],
        'products': [','.join(sorted(products)) for products in temp.values()]
    })

    answer = answer.sort_values('sell_date').reset_index(drop=True)
    return answer

• for문으로 접근해서 풀기

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코멘트

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