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题目描述

表：Tweets

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| user_id     | int     |
| tweet_id    | int     |
| tweet_date  | date    |
| tweet       | varchar |
+-------------+---------+
tweet_id 是这张表的主键 (值互不相同的列)。
这张表的每一行都包含 user_id, tweet_id, tweet_date 和 tweet。

编写一个解决方案来找到 2024 年二月的前 3 热门话题标签。每条推文只包含一个标签。

返回结果表，根据标签的数量和名称降序排序。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：

Tweets 表：

+---------+----------+----------------------------------------------+------------+
| user_id | tweet_id | tweet                                        | tweet_date |
+---------+----------+----------------------------------------------+------------+
| 135     | 13       | Enjoying a great start to the day! #HappyDay | 2024-02-01 |
| 136     | 14       | Another #HappyDay with good vibes!           | 2024-02-03 |
| 137     | 15       | Productivity peaks! #WorkLife                | 2024-02-04 |
| 138     | 16       | Exploring new tech frontiers. #TechLife      | 2024-02-04 |
| 139     | 17       | Gratitude for today's moments. #HappyDay     | 2024-02-05 |
| 140     | 18       | Innovation drives us. #TechLife              | 2024-02-07 |
| 141     | 19       | Connecting with nature's serenity. #Nature   | 2024-02-09 |
+---------+----------+----------------------------------------------+------------+

输出：

+-----------+--------------+
| hashtag   | hashtag_count|
+-----------+--------------+
| #HappyDay | 3            |
| #TechLife | 2            |
| #WorkLife | 1            |
+-----------+--------------+

解释：

#HappyDay：在 ID 为 13，14，17 的推文中出现，总共提及 3 次。
#TechLife：在 ID 为 16，18 的推文中出现，总共提及 2 次。
#WorkLife：在 ID 为 15 的推文中出现，总共提及 1 次。

注意：输出表分别按 hashtag_count 和 hashtag 降序排序。

解法

方法一：提取子串 + 分组

我们可以查询得到 2024 年 2 月的所有 tweet，利用 SUBSTRING_INDEX 函数提取 Hashtag，然后使用 GROUP BY 和 COUNT 函数统计每个 Hashtag 出现的次数，最后按照出现次数降序、Hashtag 降序排序，取前三个热门 Hashtag。

MySQLPython3

# Write your MySQL query statement below
SELECT
    CONCAT('#', SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(tweet, '#', -1), ' ', 1)) AS hashtag,
    COUNT(1) AS hashtag_count
FROM Tweets
WHERE DATE_FORMAT(tweet_date, '%Y%m') = '202402'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC, 1 DESC
LIMIT 3;

import pandas as pd


def find_trending_hashtags(tweets: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 过滤数据框以获取特定日期的数据
    tweets = tweets[tweets["tweet_date"].dt.strftime("%Y%m") == "202402"]

    # 提取 Hashtag
    tweets["hashtag"] = "#" + tweets["tweet"].str.extract(r"#(\w+)")

    # 统计 Hashtag 出现次数
    hashtag_counts = tweets["hashtag"].value_counts().reset_index()
    hashtag_counts.columns = ["hashtag", "hashtag_count"]

    # 根据出现次数降序排序 Hashtag
    hashtag_counts = hashtag_counts.sort_values(
        by=["hashtag_count", "hashtag"], ascending=[False, False]
    )

    # 返回前三个热门 Hashtag
    top_3_hashtags = hashtag_counts.head(3)

    return top_3_hashtags

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解法

方法一：提取子串 + 分组

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