给定数字的频率查询中位数

571. 给定数字的频率查询中位数

Numbers 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| num         | int  |
| frequency   | int  |
+-------------+------+
num 是这张表的主键(具有唯一值的列)。
这张表的每一行表示某个数字在该数据库中的出现频率。

中位数 是将数据样本中半数较高值和半数较低值分隔开的值。

编写解决方案，解压 Numbers 表，报告数据库中所有数字的 中位数 。结果四舍五入至 一位小数 。

返回结果如下例所示。

示例 1：

输入： 
Numbers 表：
+-----+-----------+
| num | frequency |
+-----+-----------+
| 0   | 7         |
| 1   | 1         |
| 2   | 3         |
| 3   | 1         |
+-----+-----------+
输出：
+--------+
| median |
+--------+
| 0.0    |
+--------+
解释：
如果解压这个 Numbers 表，可以得到 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3] ，所以中位数是 (0 + 0) / 2 = 0 。

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# Write your MySQL query statement below

pythondata 解法, 执行用时: 232 ms, 内存消耗: 59.6 MB, 提交时间: 2023-10-16 09:58:56

import numpy as np
import pandas as pd

def median_frequency(numbers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 使用numpy.repeat对numbers的每一个num，重复对应的frequency
    decompressed_data = np.repeat(numbers['num'], numbers['frequency'])

    # Calculate the median using numpy
    median = round(np.median(decompressed_data), 1)

    # Create the output DataFrame
    output = pd.DataFrame({'median': [median]})
    
    return output

pythondata 解法, 执行用时: 368 ms, 内存消耗: 59.1 MB, 提交时间: 2023-10-16 09:57:56

import pandas as pd

def median_frequency(numbers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 构建一个空列表，目的是把num以该行的frequency延展来，生成一个新的列表
    decompressed_data = []
    for idx, row in numbers.iterrows():
        decompressed_data.extend([row['num']] * row['frequency'])

    # 计算中位数
    median = round(pd.Series(decompressed_data).median(), 1)

    # 返回dataframe
    output = pd.DataFrame({'median': [median]})
    
    return output

mysql 解法, 执行用时: 244 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-16 09:56:19

select 
    round(avg(num),1) as median 
from
(select
    a.*,
    sum(frequency) over(order by num) as rnk1,
    sum(frequency) over(order by num desc) as rnk2,
    sum(frequency) over() as s
from Numbers a) tmp
where rnk1>=s/2 
and rnk2>=s/2

mysql 解法, 执行用时: 165 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-16 09:56:06

# Write your MySQL query statement below
select avg(num) median
from
    (select num,
        sum(frequency) over(order by num) asc_accumu,
        sum(frequency) over(order by num desc) desc_accumu
        from numbers) t1, 
    (select sum(frequency) total from numbers) t2
where asc_accumu >= total/2 and desc_accumu >=total/2;

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