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SQL Schema
Pandas Schema

表: Accounts

+-------------+------+
| 列名        | 类型  |
+-------------+------+
| account_id  | int  |
| income      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中,account_id 是这个表的主键。
每一行都包含一个银行帐户的月收入的信息。

 

查询每个工资类别的银行账户数量。 工资类别如下:

  • "Low Salary":所有工资 严格低于 20000 美元。
  • "Average Salary"包含 范围内的所有工资 [$20000, $50000]
  • "High Salary":所有工资 严格大于 50000 美元。

结果表 必须 包含所有三个类别。 如果某个类别中没有帐户,则报告 0

任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下示例。

 

示例 1:

输入:
Accounts 表:
+------------+--------+
| account_id | income |
+------------+--------+
| 3          | 108939 |
| 2          | 12747  |
| 8          | 87709  |
| 6          | 91796  |
+------------+--------+
输出:
+----------------+----------------+
| category       | accounts_count |
+----------------+----------------+
| Low Salary     | 1              |
| Average Salary | 0              |
| High Salary    | 3              |
+----------------+----------------+
解释:
低薪: 有一个账户 2.
中等薪水: 没有.
高薪: 有三个账户,他们是 3, 6和 8.
通过次数
37.8K
提交次数
56.6K
通过率
66.8%

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行 1,列 1
Accounts =
| account_id | income | | ---------- | ------ | | 3 | 108939 | | 2 | 12747 | | 8 | 87709 | | 6 | 91796 |