ARPU：人均付費=總收入/總人數

ARPPU：付費用戶人均付費=總收入/付費人數

業務要求：

1.各地市用戶數、總費用(ARPU之和)是多少？

2.表一中各地市ARPU(0,30),[30,50),[50-80),[80以上)用戶數分別是多少？

3.表二中用戶有重復的記錄，找出重復的用戶

1.各地市用戶數、總費用(ARPU之和)是多少？

SELECT 城市,

COUNT(DISTINCT `用戶ID`) as 用戶數,

sum(ARPU) as 總費用 from `arpu值`

GROUP BY `城市`

2.表一中各地市ARPU(0,30),[30,50),[50-80),[80以上)用戶數分別是多少？

SELECT 城市,

SUM(CASE WHEN ARPU<30 AND ARPU>0 THEN 1 ELSE 0 END) AS '(0,30)',

SUM(CASE WHEN ARPU>=30 AND ARPU<50 THEN 1 ELSE 0 END) AS '[30,50)',

SUM(CASE WHEN ARPU>=50 AND ARPU<80 THEN 1 ELSE 0 END) AS '[50,80)',

SUM(CASE WHEN ARPU>=80 THEN 1 ELSE 0 END) AS '80+'

from `arpu值`

GROUP BY `城市`

3.表二中用戶有重復的記錄，找出重復的用戶

#方法一

SELECT t.`用戶ID` FROM

(SELECT `用戶ID`,COUNT(1) AS num FROM 套餐費用

GROUP BY `用戶ID`)t

where t.num>1

#方法二

SELECT `用戶ID` FROM 套餐費用

GROUP BY `用戶ID`

HAVING count(1)>1

Python求解

1.各地市用戶數、總費用(ARPU之和)是多少？

df=pd.read_csv('C:/Users/andyf/Desktop/ARPU.csv')

df_count=df.groupby(['城市','用戶ID']).count().reset_index().groupby('城市')['用戶ID'].count().reset_index()

df_ARPU=df.groupby('城市')['ARPU'].sum().reset_index()

print(df_count.merge(df_ARPU,on='城市'))

2.表一中各地市ARPU(0,30),[30,50),[50-80),[80以上)用戶數分別是多少？

df=pd.read_csv('C:/Users/andyf/Desktop/ARPU.csv')

df['label']=pd.cut(df['ARPU'],bins=[0,30,50,80,1000],right=False)

print(df.pivot_table(index='城市',columns='label',values='用戶ID',aggfunc='count').fillna(0))

3.表二中用戶有重復的記錄，找出重復的用戶

df=pd.read_csv('C:/Users/andyf/Desktop/套餐費用.csv')

print(df[df['用戶ID'].duplicated()]['用戶ID'])

print(df[df['用戶ID'].duplicated(keep='last')]['用戶ID'])

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python个人收支管理系统相关题目_练手题：计算人均付费（SQLPython）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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