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SQL业务题: 从不订购的客户

news 2025/6/26 6:53:48

1️⃣题目

Customers 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
该表的每一行都表示客户的 ID 和名称。

Orders 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| customerId  | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
customerId 是 Customers 表中 ID 的外键( Pandas 中的连接键)。
该表的每一行都表示订单的 ID 和订购该订单的客户的 ID。

找出所有从不点任何东西的顾客。以任意顺序返回结果表。结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Customers table:
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | Joe   |
| 2  | Henry |
| 3  | Sam   |
| 4  | Max   |
+----+-------+
Orders table:
+----+------------+
| id | customerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+
输出：
+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+

2️⃣具体实现

1.确定输出结果是用户名字，并输出成一个新的表

2.从customers表中查找customers.id不在orders表中的customerid的

SQL实现：

select customers.name as 'Customers'
from customers 
where customers.id not in
(select customerid from orders
);

Pandas实现：

采用了左连接，左表为customers表，使用orders表中的customerid属性进行连接，而后再选中customerid为空的行作为结果输出

import pandas as pddef find_customers(customers: pd.DataFrame, orders: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:df = customers.merge(orders, left_on='id', right_on='customerId', how='left')df = df[df['customerId'].isna()]df = df[['name']].rename(columns={'name': 'Customers'})return df

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http://www.lryc.cn/news/426275.html