LeetCode数据专题：1148. 文章浏览 I

题目描述

Views 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键）
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。

请查询出所有浏览过自己文章的作者

结果按照 id 升序排列。

查询结果的格式如下所示：

示例 1：

输入：
Views 表：
+------------+-----------+-----------+------------+
| article_id | author_id | viewer_id | view_date  |
+------------+-----------+-----------+------------+
| 1          | 3         | 5         | 2019-08-01 |
| 1          | 3         | 6         | 2019-08-02 |
| 2          | 7         | 7         | 2019-08-01 |
| 2          | 7         | 6         | 2019-08-02 |
| 4          | 7         | 1         | 2019-07-22 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
+------------+-----------+-----------+------------+

输出：
+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+

代码实现

pandas

import pandas as pd

def article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 选取作者和查看者相同的记录
    df = views[views['author_id'] == views['viewer_id']]
    
    # 去重，并按照作者ID排序
    df.drop_duplicates(subset=['author_id'], inplace=True)
    df.sort_values(by=['author_id'], inplace=True)
    
    # 重命名列名为'id'
    df.rename(columns={'author_id':'id'}, inplace=True)

    # 仅保留'id'列作为结果
    df = df[['id']]

    return df

mysql

SELECT 
    DISTINCT author_id AS id 
FROM 
    Views 
WHERE 
    author_id = viewer_id 
ORDER BY 
    id