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SQL Schema
Pandas Schema

Views 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表可能会存在重复行。(换句话说,在 SQL 中这个表没有主键)
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意,同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。

 

请查询出所有浏览过自己文章的作者

结果按照 id 升序排列。

查询结果的格式如下所示:

 

示例 1:

输入:
Views 表:
+------------+-----------+-----------+------------+
| article_id | author_id | viewer_id | view_date  |
+------------+-----------+-----------+------------+
| 1          | 3         | 5         | 2019-08-01 |
| 1          | 3         | 6         | 2019-08-02 |
| 2          | 7         | 7         | 2019-08-01 |
| 2          | 7         | 6         | 2019-08-02 |
| 4          | 7         | 1         | 2019-07-22 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
+------------+-----------+-----------+------------+

输出:
+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+
通过次数
167.5K
提交次数
232.1K
通过率
72.2%

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行 1,列 1
Views =
| article_id | author_id | viewer_id | view_date | | ---------- | --------- | --------- | ---------- | | 1 | 3 | 5 | 2019-08-01 | | 1 | 3 | 6 | 2019-08-02 | | 2 | 7 | 7 | 2019-08-01 | | 2 | 7 | 6 | 2019-08-02 | | 4 | 7 | 1 | 2019-07-22 | | 3 | 4 | 4 | 2019-07-21 | | 3 | 4 | 4 | 2019-07-21 |