每日一题25:数据操作之第二高的薪水

2024-05-28 09:28

本文主要是介绍每日一题25:数据操作之第二高的薪水,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、每日一题 

Employee 表:

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中,id 是这个表的主键。
表的每一行包含员工的工资信息。

查询并返回 Employee 表中第二高的薪水 。如果不存在第二高的薪水,查询应该返回 null(Pandas 则返回 None) 。

查询结果如下例所示。

示例 1:

输入:
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
输出:
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+

示例 2:

输入:
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
输出:
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| null                |
+---------------------+

解答: 

import pandas as pddef second_highest_salary(employee: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 排序employee = employee.sort_values(by = 'salary', ascending = False)# 去除重复的工资employee = employee.drop_duplicates(subset = ['salary'])## 选择第二高的工资,如果不存在则返回nullif len(employee) >= 2:return pd.DataFrame({'SecondHighestSalary':[int(employee.iloc[1]['salary'])]})else:return pd.DataFrame({'SecondHighestSalary': [pd.NA]})

题源:Leetcode

二、总结

该题和昨天的题类似,甚至说更简单。这里值得注意的点是[pd.NA],而不能写成['null']

2024.5.28

这篇关于每日一题25:数据操作之第二高的薪水的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/1010177

相关文章

SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

《SQLServer修改数据库名及物理数据文件名操作步骤》在SQLServer中重命名数据库是一个常见的操作,但需要确保用户具有足够的权限来执行此操作,:本文主要介绍SQLServer修改数据... 目录一、背景介绍二、操作步骤2.1 设置为单用户模式(断开连接)2.2 修改数据库名称2.3 查找逻辑文件名

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践

《SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践》在SQL查询中,JOIN操作是多表关联的核心工具,本文将从原理,场景和最佳实践三个方面总结JOIN条件的使用规则,希望可以帮助开发者精准控制查询逻辑... 目录一、ON与WHERE的本质区别二、场景化条件使用规则三、最佳实践建议1.优先使用ON条件2.WHERE用

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

Linux链表操作方式

《Linux链表操作方式》:本文主要介绍Linux链表操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、链表基础概念与内核链表优势二、内核链表结构与宏解析三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势六、典型应用场景七、调试技巧与

Java Multimap实现类与操作的具体示例

《JavaMultimap实现类与操作的具体示例》Multimap出现在Google的Guava库中,它为Java提供了更加灵活的集合操作,:本文主要介绍JavaMultimap实现类与操作的... 目录一、Multimap 概述Multimap 主要特点:二、Multimap 实现类1. ListMult

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python中文件读取操作漏洞深度解析与防护指南

《Python中文件读取操作漏洞深度解析与防护指南》在Web应用开发中,文件操作是最基础也最危险的功能之一,这篇文章将全面剖析Python环境中常见的文件读取漏洞类型,成因及防护方案,感兴趣的小伙伴可... 目录引言一、静态资源处理中的路径穿越漏洞1.1 典型漏洞场景1.2 os.path.join()的陷

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=