2020-06-10

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【💰今日早报】
2020年6月10日 星期三-------------------------
【今日头条】
1、Filecoin宣布测试网奖励计划；
2、北京市聚焦区块链等领域新技术应用 加快培育数字经济新生态；
3、北京市政府常务会议研究区块链创新发展行动计划；
4、北京将建设区块链重点企业名单库 开展跨境数字贸易等领域区块链应用；
5、人民论坛：区块链技术是高新技术发展的突破口；
6、美国国会将讨论使用数字工具改善经济刺激款项发放交付情况；
7、美国国会候选人：美国政府需要拥抱加密和区块链，以免落后于其他国家；
8、欧洲央行执委施纳贝尔：随时准备探索数字货币等创新。-------------------------
【币市行情】
BTC 　¥69157.96 +0.85%
ETH 　¥1727.35 +0.31%
BCH 　¥1803.50　+0.48%
USDT ¥7.07　　 +0.10%
LTC 　 ¥325.36　 -0.13%
FIL6　 ¥100.50　 +13.60%---------------------

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1454. 活跃用户 表 Accounts: | Column Name | Type | |---------------|---------| | id | int | | name | varchar | id 是该表主键（具有唯一值的列） 该表包含账户 id 和账户的用户名. 表 Logins: | Column Name | Type | |---------------|---------| | id | int | | login_date | date | 该表可能包含重复项. 该表包含登录用户的账户 id 和登录日期. 用户也许一天内登录多次. 活跃用户 是指那些至少连续 5 天登录账户的用户。 编写解决方案, 找到 活跃用户 的 id 和 name。 返回的结果表按照 id 排序 。 结果表格式如下例所示。 示例 1： 输入： Accounts 表: | id | name | |----|----------| | 1 | Winston | | 7 | Jonathan | Logins 表: | id | login_date | |----|------------| | 7 | 2020-05-30 | | 1 | 2020-05-30 | | 7 | 2020-05-31 | | 7 | 2020-06-01 | | 7 | 2020-06-02 | | 7 | 2020-06-02 | | 7 | 2020-06-03 | | 1 | 2020-06-07 | | 7 | 2020-06-10 | 输出： | id | name | |----|----------| | 7 | Jonathan | 解释： id = 1 的用户 Winston 仅仅在不同的 2 天内登录了 2 次, 所以, Winston 不是活跃用户. id = 7 的用户 Jonathon 在不同的 6 天内登录了 7 次, , 6 天中有 5 天是连续的, 所以, Jonathan 是活跃用户. 进阶问题: 如果活跃用户是那些至少连续 n 天登录账户的用户, 你能否写出通用的解决方案?# 1454. 活跃用户 accounts = pd.DataFrame({'id': [1, 7], 'name': ['Winston', 'Jonathan']}).astype({"id": "int64", "name": "str"}) logins = pd.DataFrame({'id': [7, 1, 7, 7, 7, 7, 7, 1, 7], 'login_date': ['2020-05-30', '2020-05-30', '2020-05-31', '2020-06-01', '2020-06-02', '2020-06-02', '2020-06-03', '2020-06-07', '2020-06-10']}).astype({"id": "int64", "login_date": "datetime64[ns]"})
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