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上升的温度

SQL Schema


Pandas Schema


表: Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是该表具有唯一值的列。
没有具有相同 recordDate 的不同行。
该表包含特定日期的温度信息

编写解决方案,找出与之前(昨天的)日期相比温度更高的所有日期的 id 。

返回结果 无顺序要求 。

结果格式如下例子所示。

示例 1:

输入:
Weather 表:
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1  | 2015-01-01 | 10          |
| 2  | 2015-01-02 | 25          |
| 3  | 2015-01-03 | 20          |
| 4  | 2015-01-04 | 30          |
+----+------------+-------------+
输出:
+----+
| id |
+----+
| 2  |
| 4  |
+----+
解释:
2015-01-02 的温度比前一天高(10 -> 25)
2015-01-04 的温度比前一天高(20 -> 30)
# Write your MySQL query statement below
select n.id from Weather n
left join Weather l on  DATE_SUB(n.recordDate, INTERVAL 1 DAY) = l.recordDate
where n.Temperature > l.Temperature


http://www.mrgr.cn/news/65899.html

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