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文章目录

• 前言
• 一、题目
• 二、解题思路
• • 1.WHERE+WHEN CASE
  • 2. JOIN ON + IF()
• 总结

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、题目

表：Trips
+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| Id          | int      |
| Client_Id   | int      |
| Driver_Id   | int      |
| City_Id     | int      |
| Status      | enum     |
| Request_at  | date     |     
+-------------+----------+
Id 是这张表的主键。

这张表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一 Id ，其中 Client_Id 和 Driver_Id 是 Users 表中 Users_Id 的外键。
Status 是一个表示行程状态的枚举类型，枚举成员为(‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’) 。

表：Users

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| Users_Id    | int      |
| Banned      | enum     |
| Role        | enum     |
+-------------+----------+
Users_Id 是这张表的主键。

这张表中存所有用户，每个用户都有一个唯一的 Users_Id ，Role 是一个表示用户身份的枚举类型，枚举成员为 (‘client’, ‘driver’, ‘partner’) 。
Banned 是一个表示用户是否被禁止的枚举类型，枚举成员为 (‘Yes’, ‘No’) 。

写一段 SQL 语句查出 “2013-10-01” 至 “2013-10-03” 期间非禁止用户（乘客和司机都必须未被禁止）的取消率。非禁止用户即 Banned 为 No 的用户，禁止用户即 Banned 为 Yes 的用户。

取消率 的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。

返回结果表中的数据可以按任意顺序组织。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数 。

查询结果格式如下例所示：

Trips 表：
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+
| Id | Client_Id | Driver_Id | City_Id | Status              | Request_at |
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+
| 1  | 1         | 10        | 1       | completed           | 2013-10-01 |
| 2  | 2         | 11        | 1       | cancelled_by_driver | 2013-10-01 |
| 3  | 3         | 12        | 6       | completed           | 2013-10-01 |
| 4  | 4         | 13        | 6       | cancelled_by_client | 2013-10-01 |
| 5  | 1         | 10        | 1       | completed           | 2013-10-02 |
| 6  | 2         | 11        | 6       | completed           | 2013-10-02 |
| 7  | 3         | 12        | 6       | completed           | 2013-10-02 |
| 8  | 2         | 12        | 12      | completed           | 2013-10-03 |
| 9  | 3         | 10        | 12      | completed           | 2013-10-03 |
| 10 | 4         | 13        | 12      | cancelled_by_driver | 2013-10-03 |
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+

Users 表：
+----------+--------+--------+
| Users_Id | Banned | Role   |
+----------+--------+--------+
| 1        | No     | client |
| 2        | Yes    | client |
| 3        | No     | client |
| 4        | No     | client |
| 10       | No     | driver |
| 11       | No     | driver |
| 12       | No     | driver |
| 13       | No     | driver |
+----------+--------+--------+

Result 表：
+------------+-------------------+
| Day        | Cancellation Rate |
+------------+-------------------+
| 2013-10-01 | 0.33              |
| 2013-10-02 | 0.00              |
| 2013-10-03 | 0.50              |
+------------+-------------------+

2013-10-01：

• 共有 4 条请求，其中 2 条取消。
• 然而，Id=2 的请求是由禁止用户（User_Id=2）发出的，所以计算时应当忽略它。
• 因此，总共有 3 条非禁止请求参与计算，其中 1 条取消。
• 取消率为 (1 / 3) = 0.33
  2013-10-02：
• 共有 3 条请求，其中 0 条取消。
• 然而，Id=6 的请求是由禁止用户发出的，所以计算时应当忽略它。
• 因此，总共有 2 条非禁止请求参与计算，其中 0 条取消。
• 取消率为 (0 / 2) = 0.00
  2013-10-03：
• 共有 3 条请求，其中 1 条取消。
• 然而，Id=8 的请求是由禁止用户发出的，所以计算时应当忽略它。
• 因此，总共有 2 条非禁止请求参与计算，其中 1 条取消。
• 取消率为 (1 / 2) = 0.50

来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/trips-and-users
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

二、解题思路

1.WHERE+WHEN CASE

（1）先求出非禁止用户生成的订单总数
（2）在上述基础上求出没有完成的订单（即取消的订单）
（3）求取消率

SELECT Request_at Day,
 round(sum(case Status when'completed' THEN 0 ELSE 1 END)/count(Status),2) 'Cancellation Rate'
FROM Trips t,Users u1,Users u2
WHERE t.Client_Id=u1.Users_Id 
and  u1.Banned='No'
and  t.Driver_Id=u2.Users_Id
and  u2.Banned='No'
and Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
Group by Request_at
ORDER BY Day;

2. JOIN ON + IF()

SELECT t.Request_at as Day,
round((sum(if(t.Status='completed',0,1))/count(t.Status)),2) 'Cancellation Rate'
FROM Trips t 
JOIN Users u1
ON  (t.Client_Id=u1.Users_Id and u1.Banned='No')
JOIN Users u2
ON  (t.Driver_Id=u2.Users_Id and u2.Banned='No')
and t.Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
GROUP BY t.Request_at  
ORDER BY Day;

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

标签：10,Users,No,completed,行程,用户,262,Id,2013
来源： https://blog.csdn.net/weixin_38196290/article/details/119485120