619. Biggest Single Number

Description

Pandas Schema

data = [[8], [8], [3], [3], [1], [4], [5], [6]]
my_numbers = pd.DataFrame(data, columns=['num']).astype({'num':'Int64'})

Table: MyNumbers

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| num         | int  |
+-------------+------+
This table may contain duplicates
(In other words, there is no primary key for this table in SQL).
Each row of this table contains an integer.

A single number is a number that appeared only once in the MyNumbers table.

Find the largest single number. If there is no single number, report null.

The result format is in the following example.

Example 1:

• Input:

    MyNumbers table:
    +-----+
    | num |
    +-----+
    | 8   |
    | 8   |
    | 3   |
    | 3   |
    | 1   |
    | 4   |
    | 5   |
    | 6   |
    +-----+
    

• Output:

    +-----+
    | num |
    +-----+
    | 6   |
    +-----+
    

• Explanation: The single numbers are 1, 4, 5, and 6.
  Since 6 is the largest single number, we return it.

Example 2:

• Input:

    MyNumbers table:
    +-----+
    | num |
    +-----+
    | 8   |
    | 8   |
    | 7   |
    | 7   |
    | 3   |
    | 3   |
    | 3   |
    +-----+
    

• Output:

    +------+
    | num  |
    +------+
    | null |
    +------+
    

• Explanation: There are no single numbers in the input table so we return null.

Submitted Code

import pandas as pd

def biggest_single_number(my_numbers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    counts = my_numbers['num'].value_counts()
    singles = my_numbers.loc[my_numbers['num'].map(counts) == 1]['num']
    
    return pd.DataFrame({'num': [singles.max()]})

Runtime: 258 ms | Beats 91.78%
Memory: 67.39 MB | Beats 19.83%

value_counts()로 각 번호의 빈도수를 세는 방법을 사용했다. 한 번만 등장하는 번호가 없을 경우 NaN 값을 반환해야 하기 때문에 데이터프레임을 새로 만들었다.

Other Solutions

1st

def biggest_single_number(my_numbers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = my_numbers.groupby('num').size().reset_index(name='count')
    singles = df[df['count']==1]['num']
    return pd.DataFrame({'num':[singles.max()]})

groupby(), size()와 reset_index()를 사용한 방법이다. count라는 열을 새로 만들어서 활용했다.

2nd

def biggest_single_number(my_numbers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    return my_numbers.drop_duplicates(keep = False).max().to_frame(name = 'num')

drop_duplicates()으로 중복값을 제거하는 방법도 있다. 남는 행이 없어서 빈 데이터프레임이 된 경우 max()를 하면 NaN값이 반환된다. Series 타입이 되기 때문에 여기에 다시 to_frame()을 사용했다.

3rd

SELECT MAX(num) AS num      -- 6. 임시 테이블에서 num의 최댓값 구하기
FROM (
    SELECT num              -- 4. num 행만 뽑기
    FROM MyNumbers          -- 1. 테이블에서 데이터 가져오기
    GROUP BY num            -- 2. num값이 같은 행끼리 그룹화
    HAVING COUNT(num) = 1   -- 3. 그룹 크기가 1인 것만 남기기
) AS unique_numbers;        -- 5. 임시 테이블 unique_numbers 생성

MySQL에서도 GROUP BY를 사용해서 풀 수 있다.