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1393. 股票的资本损益
Stocks 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| stock_name | varchar |
| operation | enum |
| operation_day | int |
| price | int |
+---------------+---------+
(stock_name, day) 是这张表的主键
operation 列使用的是一种枚举类型，包括：('Sell','Buy')
此表的每一行代表了名为 stock_name 的某支股票在 operation_day 这一天的操作价格。
保证股票的每次'Sell'操作前，都有相应的'Buy'操作。
编写一个SQL查询来报告每支股票的资本损益。
股票的资本损益是一次或多次买卖股票后的全部收益或损失。
以任意顺序返回结果即可。
SQL查询结果的格式如下例所示：
Stocks 表:
+---------------+-----------+---------------+--------+
| stock_name | operation | operation_day | price |
+---------------+-----------+---------------+--------+
| Leetcode | Buy | 1 | 1000 |
| Corona Masks | Buy | 2 | 10 |
| Leetcode | Sell | 5 | 9000 |
| Handbags | Buy | 17 | 30000 |
| Corona Masks | Sell | 3 | 1010 |
| Corona Masks | Buy | 4 | 1000 |
| Corona Masks | Sell | 5 | 500 |
| Corona Masks | Buy | 6 | 1000 |
| Handbags | Sell | 29 | 7000 |
| Corona Masks | Sell | 10 | 10000 |
+---------------+-----------+---------------+--------+
Result 表:
+---------------+-------------------+
| stock_name | capital_gain_loss |
+---------------+-------------------+
| Corona Masks | 9500 |
| Leetcode | 8000 |
| Handbags | -23000 |
+---------------+-------------------+
Leetcode 股票在第一天以1000美元的价格买入，在第五天以9000美元的价格卖出。资本收益=9000-1000=8000美元。
Handbags 股票在第17天以30000美元的价格买入，在第29天以7000美元的价格卖出。资本损失=7000-30000=-23000美元。
Corona Masks 股票在第1天以10美元的价格买入，在第3天以1010美元的价格卖出。在第4天以1000美元的价格再次购买，在第5天以500美元的价格出售。最后，它在第6天以1000美元的价格被买走，在第10天以10000美元的价格被卖掉。资本损益是每次（’Buy'->'Sell'）操作资本收益或损失的和=（1010-10）+（500-1000）+（10000-1000）=1000-500+9000=9500美元。
原站题解
pythondata 解法, 执行用时: 356 ms, 内存消耗: 66.7 MB, 提交时间: 2024-05-27 11:34:06
import pandas as pd
def capital_gainloss(stocks: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
stocks.loc[stocks['operation']=='Buy','price'] *= -1
stocks = stocks.groupby('stock_name')[['price']].sum().reset_index()
return stocks.rename(columns={'price':'capital_gain_loss'})
def capital_gainloss2(stocks: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
def price_modify(x: pd.DataFrame):
return x['price'] if x['operation'] == 'Sell' else -x['price']
stocks['price'] = stocks[['operation', 'price']].apply(price_modify, axis=1)
return stocks.groupby(by=['stock_name']).sum().reset_index()[['stock_name', 'price']].rename(columns={'price': 'capital_gain_loss'})
mysql 解法, 执行用时: 489 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2022-06-06 10:23:39
# Write your MySQL query statement below select stock_name, sum(case when operation='Buy' then 0-price else price end) as capital_gain_loss from stocks group by stock_name;
mysql 解法, 执行用时: 523 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2022-05-27 14:49:13
# Write your MySQL query statement below select stock_name, sum(case when operation='Buy' then 0-price else price end) as capital_gain_loss from stocks group by stock_name;