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数据库

3293. 计算产品最终价格 🔒

English Version

题目描述

表：Products

+------------+---------+ 
| Column Name| Type    | 
+------------+---------+ 
| product_id | int     | 
| category   | varchar |
| price      | decimal |
+------------+---------+
product_id 是这张表的唯一主键。
每一行包含产品的 ID，分类以及价格。

表：Discounts

+------------+---------+ 
| Column Name| Type    | 
+------------+---------+ 
| category   | varchar |
| discount   | int     |
+------------+---------+
category 是这张表的主键。
每一行包含有一个产品分类和该分类的折扣百分比（值的范围从 0 到 100）。

编写一个解决方案来找到每个产品使用 分类折扣 后的 最终价格。如果一个产品分类 没有关联的折扣，它的价格保持 不变。

返回结果表以 product_id 升序 排序。

结果格式如下所示。

 

示例：

输入：

Products 表：

+------------+-------------+-------+
| product_id | category    | price |
+------------+-------------+-------+
| 1          | Electronics | 1000  |
| 2          | Clothing    | 50    |
| 3          | Electronics | 1200  | 
| 4          | Home        | 500   |
+------------+-------------+-------+

Discounts 表：

+------------+----------+
| category   | discount |
+------------+----------+
| Electronics| 10       |
| Clothing   | 20       |
+------------+----------+

输出：

+------------+------------+-------------+
| product_id | final_price| category    |
+------------+------------+-------------+
| 1          | 900        | Electronics |
| 2          | 40         | Clothing    |
| 3          | 1080       | Electronics |
| 4          | 500        | Home        |
+------------+------------+-------------+

解释：

  • 对于产品 1，它属于电器分类，有 10% 的折扣，所以最终价格为 1000 - (10% of 1000) = 900。
  • 对于产品 2，它属于衣物分类，有 20% 的折扣，所以最终价格为 50 - (20% of 50) = 40。
  • 对于产品 3，它属于电器分类，有 10% 的折扣，所以最终价格为 1200 - (10% of 1200) = 1080。
  • 对于产品 4，它属于家具分类，没有可用的折扣，所以最终价格仍是 500。
结果表以 product_id 升序排序。

解法

方法一：左连接

我们可以将 Products 表和 Discounts 表按照 category 列进行左连接，然后计算最终价格。如果某个产品的类别没有关联的折扣，那么它的价格保持不变。

MySQL

# Write your MySQL query statement below
SELECT
    product_id,
    price * (100 - IFNULL(discount, 0)) / 100 final_price,
    category
FROM
    Products
    LEFT JOIN Discounts USING (category)
ORDER BY 1;

Pandas

import pandas as pd


def calculate_final_prices(
    products: pd.DataFrame, discounts: pd.DataFrame
) -> pd.DataFrame:
    # Perform a left join on the 'category' column
    merged_df = pd.merge(products, discounts, on="category", how="left")

    # Calculate the final price
    merged_df["final_price"] = (
        merged_df["price"] * (100 - merged_df["discount"].fillna(0)) / 100
    )

    # Select the necessary columns and sort by 'product_id'
    result_df = merged_df[["product_id", "final_price", "category"]].sort_values(
        "product_id"
    )

    return result_df