511. 游戏玩法分析 I

题目描述

活动表 Activity：

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
在 SQL 中，表的主键是 (player_id, event_date)。
这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。
每行数据记录了一名玩家在退出平台之前，当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目（可能是 0 个）。

 

查询每位玩家 第一次登录平台的日期。

查询结果的格式如下所示：

Activity 表：
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表：
+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+

解法

方法一：分组求最小值

我们可以用 GROUP BY 对 player_id 进行分组，然后取每一组中最小的 event_date 作为玩家第一次登录平台的日期。

Python3MySQL

import pandas as pd


def game_analysis(activity: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return (
        activity.groupby("player_id")
        .agg(first_login=("event_date", "min"))
        .reset_index()
    )

# Write your MySQL query statement below
SELECT player_id, MIN(event_date) AS first_login
FROM Activity
GROUP BY 1;

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