本来这篇是要写Python的可视化的&＃xff0c;但无意中发现了一道题目&＃xff0c;发现通过这道题可以很好地锻炼一下逻辑思维能力&＃xff0c;而且也可以复习下SQL和Python的编写&＃xff0c;于是便决定先写这篇了。

通过这道题我们会发现&＃xff0c;其实在分析工作中&＃xff0c;最重要的能力是逻辑思维&＃xff0c;程序只不过是实现逻辑的工具&＃xff0c;没有逻辑思维能力&＃xff0c;程序就是无本之源。而且&＃xff0c;虽然实现一个结果会有多种逻辑&＃xff0c;但好的逻辑会让我们的程序更具简洁性、可观性、高效性。

下面是结合自身理解所总结的两类实现逻辑&＃xff0c;我相信肯定还会有更优秀的逻辑在某些大牛的脑中&＃xff01;

案例介绍

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案例来源于LeetCode&＃xff0c;这样的需求在时间序列数据中还是较为常见的。

某市体育馆每日人流量信息被记录在stadium表的三列信息中&＃xff1a;序号 (id)、日期 (visit_date)、 人流量 (people)&＃xff0c;找出至少连续三行人流量不少于100的记录。

思路分析

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最简单的思路肯定是对stadium表进行三次笛卡尔积连接&＃xff0c;但这种方式在数据量大时不可取&＃xff0c;而且也不具备泛化性(譬如需求改成至少连续十行)。网上也流传着阿里的编程规范——禁止三表以上的连接。

总之&＃xff0c;这种思路不是我们该采取的&＃xff0c;我们需要寻找其它思路。

(1)构建等差数列

从上图中我们能发现一个规律&＃xff0c;满足条件的数据区域在原始表和结果表中的行编号均是等差数列&＃xff0c;两个等差数列的差值是固定的。譬如&＃xff0c;数列A1和B1的差值均为1&＃xff1b;数列A2和B2的差值均为2。

只要我们保证每块区域等差数列的差值各不相等&＃xff0c;那我们就可以通过筛选差值出现的次数来筛选满足条件的区域。例如&＃xff0c;差值2出现了4次&＃xff0c;满足条件&＃xff0c;那该差值对应的记录就是我们需要的数据。

构建差值的方式除了通过行编号外&＃xff0c;也还有其它方式&＃xff0c;大家可以想一想。

(2)数据切片

从图中可看出&＃xff0c;if_true是辅助列&＃xff0c;表示是否满足条件&＃xff0c;1为True&＃xff0c;0为False。我们要选择满足条件的区域&＃xff0c;可通过用0对该列进行切片&＃xff0c;得到的是全为1的不同长度的小数列&＃xff0c;根据每个小数列的长度来筛选满足条件的区域。

在图中就是得到了长度为a和b的数列&＃xff0c;通过计算数列的长度来找出满足条件的区域。

程序实现

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上节我们选择了两种思路&＃xff0c;其中Python两种思路都可以实现&＃xff0c;SQL可实现第一种思路。本节用SQL实现第一种思路&＃xff0c;用Python实现第二种思路。

(1)SQL

select id,visit_date,peoplefrom(select t2.*,count(1) over(partition by rn2) rn3from (selectt1.*,rn1 - row_number() over(order by visit_date) rn2from(select *,row_number() over() as rn1from stadium order by visit_date)t1 #t1表对日期升序排列后生成行编号where people>&＃61;100) t2 #t2表筛选人数不低于100的数据&＃xff0c;并用原行编号减去新生成的行编号得到差值where 1&＃61;1) t3 #t3表统计每类差值出现的次数where rn3>2 #筛选次数大于2的数据即为所需要的数据

因为实际中表中的ID几乎都不是连续的数字&＃xff0c;所以为了保证泛化性就先生成了行编号&＃xff0c;这样就不用依赖于ID了。

除此之外也还可以通过用户变量等方式实现&＃xff0c;大家可以试着想一想。

(2)Python

import pandas as pddt&＃61;pd.DataFrame({"id":range(1,9), "visit_date":pd.date_range(start&＃61;"2017-01-01",periods&＃61;8), "people":[10,109,150,99,145,1455,199,188]})dt["col1"]&＃61;dt["people"].apply(lambda x : 1 if x>&＃61;100 else 0)#生成人数是否不低于100的新列dt[&＃39;counter&＃39;] &＃61; (dt["col1"]&＃61;&＃61;0).cumsum()#按照col1列是否为0计算累计和&＃xff0c;标记每个连续区域dt &＃61; dt[dt["col1"] !&＃61;0]#剔除人数低于100的记录gb&＃61;dt.groupby("counter")["id"].count()# 统计各标记值的次数result&＃61;dt[dt["counter"].isin(gb[gb>2].index)]#筛选满足条件的数据

这里有一点需要注意&＃xff0c;如果直接将col1列转为字符串按0进行切片的话&＃xff0c;虽然可以求出满足条件的区域数量和长度&＃xff0c;但很难再寻找到具体的区域。

split_col1&＃61;"".join([str(i) for i in dt["col1"]]).split("0")

原本是按照的这种思路&＃xff0c;但发现寻找长度符合字符串在原列表中的索引时会比较麻烦&＃xff0c;尤其是当需要查找多个索引值时。

但此种思路还是非常重要&＃xff0c;因为在只是计算连续区域的最大值时会非常简单。

结语

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以上只是两种简单的逻辑&＃xff0c;其实还有一些逻辑方法&＃xff0c;但其本质大都差不多&＃xff0c;本文就不一一列举了。至于是否还有更高效的逻辑方法&＃xff0c;就等着大牛们来指导吧。

如果有完整看完的朋友就会发现&＃xff0c;一个简单的例子就可以有多种实现方法&＃xff0c;在将每种方法都自己写一遍的过程中&＃xff0c;就是对已有知识的一种梳理和复习。