3554. 查找类别推荐对

题目描述

表：ProductPurchases

+-------------+------+
| Column Name | Type | 
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| product_id  | int  |
| quantity    | int  |
+-------------+------+
(user_id, product_id) 是这张表的唯一主键。
每一行代表用户以特定数量购买的一种产品。

表：ProductInfo

+-------------+---------+
| Column Name | Type    | 
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| category    | varchar |
| price       | decimal |
+-------------+---------+
product_id 是这张表的唯一主键。
每一行表示一件商品的类别和价格。

亚马逊想要了解不同产品类别的购物模式。编写一个解决方案：

查找所有 类别对（其中 category1 < category2）
对于 每个类别对，确定同时购买了两类别产品的 不同用户 数量

如果至少有 3 个不同的客户购买了两个类别的产品，则类别对被视为 可报告的。

返回可报告类别对的结果表以 customer_count 降序排序，并且为了防止排序持平，以 category1 字典序升序排序，然后以 category2 升序 排序。

结果格式如下所示。

示例：

输入：

ProductPurchases 表：

+---------+------------+----------+
| user_id | product_id | quantity |
+---------+------------+----------+
| 1       | 101        | 2        |
| 1       | 102        | 1        |
| 1       | 201        | 3        |
| 1       | 301        | 1        |
| 2       | 101        | 1        |
| 2       | 102        | 2        |
| 2       | 103        | 1        |
| 2       | 201        | 5        |
| 3       | 101        | 2        |
| 3       | 103        | 1        |
| 3       | 301        | 4        |
| 3       | 401        | 2        |
| 4       | 101        | 1        |
| 4       | 201        | 3        |
| 4       | 301        | 1        |
| 4       | 401        | 2        |
| 5       | 102        | 2        |
| 5       | 103        | 1        |
| 5       | 201        | 2        |
| 5       | 202        | 3        |
+---------+------------+----------+

ProductInfo 表：

+------------+-------------+-------+
| product_id | category    | price |
+------------+-------------+-------+
| 101        | Electronics | 100   |
| 102        | Books       | 20    |
| 103        | Books       | 35    |
| 201        | Clothing    | 45    |
| 202        | Clothing    | 60    |
| 301        | Sports      | 75    |
| 401        | Kitchen     | 50    |
+------------+-------------+-------+

输出：

+-------------+-------------+----------------+
| category1   | category2   | customer_count |
+-------------+-------------+----------------+
| Books       | Clothing    | 3              |
| Books       | Electronics | 3              |
| Clothing    | Electronics | 3              |
| Electronics | Sports      | 3              |
+-------------+-------------+----------------+

解释：

Books-Clothing:
- 用户 1 购买来自 Books (102) 和 Clothing (201) 的商品
- 用户 2 购买来自 Books (102, 103) 和 Clothing (201) 的商品
- 用户 5 购买来自 Books (102, 103) 和 Clothing (201, 202) 的商品
- 共计：3 个用户购买同一类别的商品
Books-Electronics:
- 用户 1 购买来自 Books (102) 和 Electronics (101) 的商品
- 用户 2 购买来自 Books (102, 103) 和 Electronics (101) 的商品
- 用户 3 购买来自 Books (103) 和 Electronics (101) 的商品
- 共计：3 个消费者购买同一类别的商品
Clothing-Electronics:
- 用户 1 购买来自 Clothing (201) 和 Electronics (101) 的商品
- 用户 2 购买来自 Clothing (201) 和 Electronics (101) 的商品
- 用户 4 购买来自 Clothing (201) 和 Electronics (101) 的商品
- 共计：3 个消费者购买同一类别的商品
Electronics-Sports:
- 用户 1 购买来自 Electronics (101) 和 Sports (301) 的商品
- 用户 3 购买来自 Electronics (101) 和 Sports (301) 的商品
- 用户 4 购买来自 Electronics (101) 和 Sports (301) 的商品
- 共计：3 个消费者购买同一类别的商品
其它类别对比如 Clothing-Sports（只有 2 个消费者：用户 1 和 4）和 Books-Kitchen（只有 1 个消费者：用户 3）共同的消费者少于 3 个，因此不包含在结果内。

结果按 customer_count 降序排列。由于所有对都有相同的客户数量 3，它们按 category1（然后是 category2）升序排列。

解法

方法一：连接 + 分组聚合

我们先将表 ProductPurchases 和表 ProductInfo 按照 product_id 进行连接，得到由 user_id 和 category 组成的表 user_category。接着，我们在 user_category 表中自连接，得到每个用户购买的所有类别对。最后，我们对这些类别对进行分组，统计每个类别对的用户数量，并筛选出用户数量大于等于 3 的类别对。

最后，我们按照用户数量降序、category1 升序、category2 升序的顺序进行排序，得到最终结果。

MySQLPython3

# Write your MySQL query statement below
WITH
    user_category AS (
        SELECT DISTINCT
            user_id,
            category
        FROM
            ProductPurchases
            JOIN ProductInfo USING (product_id)
    ),
    pair_per_user AS (
        SELECT
            a.user_id,
            a.category AS category1,
            b.category AS category2
        FROM
            user_category AS a
            JOIN user_category AS b ON a.user_id = b.user_id AND a.category < b.category
    )
SELECT category1, category2, COUNT(DISTINCT user_id) AS customer_count
FROM pair_per_user
GROUP BY 1, 2
HAVING customer_count >= 3
ORDER BY 3 DESC, 1, 2;

import pandas as pd


def find_category_recommendation_pairs(
    product_purchases: pd.DataFrame, product_info: pd.DataFrame
) -> pd.DataFrame:
    df = product_purchases[["user_id", "product_id"]].merge(
        product_info[["product_id", "category"]], on="product_id", how="inner"
    )
    user_category = df.drop_duplicates(subset=["user_id", "category"])
    pair_per_user = (
        user_category.merge(user_category, on="user_id")
        .query("category_x < category_y")
        .rename(columns={"category_x": "category1", "category_y": "category2"})
    )
    pair_counts = (
        pair_per_user.groupby(["category1", "category2"])["user_id"]
        .nunique()
        .reset_index(name="customer_count")
    )
    result = (
        pair_counts.query("customer_count >= 3")
        .sort_values(
            ["customer_count", "category1", "category2"], ascending=[False, True, True]
        )
        .reset_index(drop=True)
    )
    return result

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解法

方法一：连接 + 分组聚合

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