2 Tablet 2100
```
Задача 6: Фильтрация данных по динамическому запросу
Описание:
Создайте функцию, которая принимает минимальную цену и возвращает список продуктов, стоимость которых выше указанного значения.
Решение:
```python
def filter_products_by_price(min_price):
query = f"SELECT * FROM sales WHERE price > {min_price}"
result_df = pd.read_sql(query, engine)
return result_df
# Фильтрация продуктов с ценой выше 400
filtered_products = filter_products_by_price(400)
print(filtered_products)
```
Результат:
```
id product price quantity
0 1 Laptop 1000 3
1 2 Phone 500 5
```
Задача 7: Определение наиболее активных пользователей
Описание:
В таблице `activity_log` содержатся данные о действиях пользователей:
– `id` – идентификатор записи.
– `user_id` – идентификатор пользователя.
– `action` – выполненное действие.
– `timestamp` – время выполнения действия.
Определите, кто из пользователей совершил наибольшее количество действий.
Решение:
```python
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, DateTime
from datetime import datetime
# Определение таблицы activity_log
activity_log = Table(
'activity_log', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('user_id', Integer),
Column('action', String),
Column('timestamp', DateTime)
)
metadata.create_all(engine)
# Добавление данных
with engine.connect() as conn:
conn.execute(activity_log.insert(), [
{'user_id': 1, 'action': 'login', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 10, 0)},
{'user_id': 1, 'action': 'purchase', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 10, 5)},
{'user_id': 2, 'action': 'login', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 11, 0)},
{'user_id': 1, 'action': 'logout', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 10, 10)},
{'user_id': 2, 'action': 'purchase', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 11, 5)},
{'user_id': 2, 'action': 'logout', 'timestamp': datetime(2025, 1, 1, 11, 10)}
])
# Чтение данных
activity_df = pd.read_sql("SELECT * FROM activity_log", engine)
# Подсчет количества действий по пользователям
user_activity = activity_df.groupby('user_id')['id'].count().reset_index()
user_activity.columns = ['user_id', 'action_count']
# Поиск самого активного пользователя
most_active_user = user_activity.loc[user_activity['action_count'].idxmax()]
print(most_active_user)
```
Результат:
```
user_id 1
action_count 3
```
Задача 8: Подсчет действий по типу
Описание: Для каждого типа действия из таблицы `activity_log` подсчитайте, сколько раз оно выполнялось.
Решение:
```python
# Подсчет количества каждого типа действия
action_counts = activity_df['action'].value_counts().reset_index()
action_counts.columns = ['action', 'count']
print(action_counts)
```
Результат:
```
action count
0 login 2
1 purchase 2
2 logout 2
```
Задача 9: Анализ временных меток
Описание: Определите, в какие часы дня пользователи наиболее активны.
Решение:
```python
# Извлечение часа из временных меток
activity_df['hour'] = activity_df['timestamp'].dt.hour
# Подсчет действий по часам
hourly_activity = activity_df.groupby('hour')['id'].count().reset_index()
hourly_activity.columns = ['hour', 'action_count']
print(hourly_activity)
```
Результат:
```
hour action_count
0 10 3
1 11 3
```
Задача 10: Создание таблицы доходов от пользователей
Описание: Используя таблицу `sales`, определите, сколько дохода принёс каждый пользователь, и сохраните результаты в таблицу `user_revenues`.
Решение:
```python
# Добавление данных о продажах с указанием user_id
with engine.connect() as conn:
conn.execute(sales.insert(), [
{'product': 'Laptop', 'price': 1000, 'quantity': 1, 'user_id': 1},
{'product': 'Phone', 'price': 500, 'quantity': 2, 'user_id': 1},