目录 题目 分析 代码 题目 产品数据表: Products +---------------+---------+| Column Name | Type |+---------------+---------+| product_id | int || new_price | int || change_date | d

34 - 指定日期的产品价格 -- row_number(行号) 生成连续的序号，不考虑分数相同-- 在'2019-08-16'之前改的价格，使用最近一期的日期，没有在'2019-08-16'之前改的价格，默认价格为10select t.product_id, t.new_price as pricefrom (select *,row_number() over (PARTITIO

在本次数据分析中，我们将使用Python的Pandas、Matplotlib和Seaborn库对产品价格波动进行深入探索。我们将从加载数据开始，一步步进行数据处理和可视化分析。 1. 加载数据 首先，我们从给定的URL加载数据集，并查看数据的前几行，以便了解数据的结构和内容。 import pandas as pd# 加载数据url = "https://xcj-study-platfor

题目描述 给定某产品多少天的价格，记录于prices中，请找出任意两天之间的最小价格差（即abs(prices[i] - prices[j])）的最小值，i!=j）并计算最小介个差组合的个数 样例1 输入 [1,3,7,5,12] 输出 3 样例2 输入 [90,98,90,90,1,1] 输出 4 Java源码 import java.nio.charset.Stand

电池方面 动力电池方面，新能源补贴政策出台后，考虑到降成本的要求，主机厂通过增加电池供应商的选择来进行成本的分摊。主机厂向SMM表示，目前来看，三元电池在新能源汽车中的应用优势还是大于磷酸铁锂电池，两者目前的购置成本相差不大，但从性能来看，三元电池更适合应用于乘用车中。SMM预计，磷酸铁锂电池还有进一步降价的空间，以获取低里程市场的份额。同时主机厂表示，抢装的现象从3月份开始已经出现，预计将延续

产品数据表: Products +---------------+---------+| Column Name | Type |+---------------+---------+| product_id | int || new_price | int || change_date | date |+--------------

这依旧是中等题，想了好久，终于理解了很开心！ 一、题目相关内容 1）相关的表和题目 2）帮助理解题目的示例，提供返回结果的格式 二、自己初步的理解 题目是找出2019-08-16 时全部产品的价格，所以重点是获取想要的时间的产品价格。 提供的表记录了某产品在某个日期更改后的新价格。 那就是改了价格的就有记录；没改就输出，那这里先思考没改的话，price就等于10，但是可能是核