游戏玩法分析 II

512. 游戏玩法分析 II

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
(player_id, event_date) 是这个表的两个主键(具有唯一值的列的组合)
这个表显示的是某些游戏玩家的游戏活动情况
每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个游戏（可能为0）的玩家的记录

请编写解决方案，描述每一个玩家首次登陆的设备名称

返回结果格式如以下示例：

示例 1：

输入：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
输出：
+-----------+-----------+
| player_id | device_id |
+-----------+-----------+
| 1         | 2         |
| 2         | 3         |
| 3         | 1         |
+-----------+-----------+

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# Write your MySQL query statement below

mysql 解法, 执行用时: 437 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-15 16:40:05

select player_id, device_id from activity
where (player_id, event_date) in
(
    select player_id, min(event_date)
	from activity
	group by player_id
)

pythondata 解法, 执行用时: 328 ms, 内存消耗: 61.3 MB, 提交时间: 2023-10-15 16:38:16

import pandas as pd

def game_analysis(activity: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    data = activity.copy()

    # 窗口函数
    data['rnk'] = data.groupby('player_id')['event_date'].rank(method='first')
    result = data[data['rnk'] == 1][['player_id', 'device_id']]

    # index筛选
    # 使用 groupby 和 idxmin() 函数来找到每个 player_id 对应的最早的 event_date 的索引
    earliest_indices = data.groupby('player_id')['event_date'].idxmin()
    # 通过索引选择相应的行，并提取 player_id 和 device_id 列
    result = data.loc[earliest_indices, ['player_id', 'device_id']]
    return result

mysql 解法, 执行用时: 636 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-15 16:37:56

select 
	player_id, device_id
from 
(
    select 
    	player_id, 
    	device_id, 
    	dense_rank() over(partition by player_id 
                          order by event_date asc) rnk 
   	from activity
) a where rnk=1

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