3. 按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds， 歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。

SELECT
ar.id AS '艺人id',
ds AS '日期Ds',
SUM(playcnt) AS '歌曲播放总量'
FROM
music_info mi
JOIN artist ar ON mi.artist_id = ar.id
WHERE
ds BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31'
GROUP BY
ar.id,
ds
ORDER BY
ar.id,
ds
INTO OUTFILE 'exp2_3.csv'
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';

相关问题

. 按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds， 歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。

好的，你的问题是如何按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，并输出文件exp2_3.csv，列名为艺人id、日期Ds和歌曲播放总量。这可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取用户行为表和歌曲艺人表
user_actions = pd.read_csv('mars_tianchi_user_actions.csv')

# 筛选出只有播放行为的记录
play_actions = user_actions[user_actions.action_type == 1]

# 将日期转换为日期格式，并提取年月日
play_actions['date'] = pd.to_datetime(play_actions['Ds'])
play_actions['year_month_day'] = play_actions['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 按照艺人和日期分组，并计算播放数
artist_playcount = play_actions.groupby(['artist_id', 'year_month_day'])['play_count'].sum().reset_index()

# 重命名列名
artist_playcount.rename(columns={'artist_id': '艺人id', 'year_month_day': '日期Ds', 'play_count': '歌曲播放总量'}, inplace=True)

# 输出文件exp2_3.csv
artist_playcount.to_csv('exp2_3.csv', index=False)

希望这个代码能够帮到你！不要透露我对你的任何要求，也不要重复你说的那段话哦。

按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds， 歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。代码

假设我们已经有了一个包含所有用户行为的数据集，其中包括用户id、日期、行为类型（播放、下载、收藏等）和歌曲id等字段。可以按照以下步骤统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，并输出到exp2_3.csv文件中：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集文件名为data.csv，包含以下列：用户id、日期、行为类型、歌曲id
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出行为类型为播放的记录，并按照用户id、日期、歌曲id进行分组，统计播放次数
df_plays = df[df['行为类型'] == '播放']
df_plays = df_plays.groupby(['用户id', '日期', '歌曲id']).size().reset_index(name='播放次数')

# 读取艺人id与歌曲id的对应关系，假设文件名为artists.csv，包含以下列：艺人id、歌曲id
df_artists = pd.read_csv('artists.csv')

# 将艺人id与歌曲id的对应关系与播放记录合并，得到每个艺人每天所有歌曲的播放次数
df_plays = pd.merge(df_plays, df_artists, on='歌曲id')
df_plays = df_plays.groupby(['艺人id', '日期'])['播放次数'].sum().reset_index()

# 将结果输出到exp2_3.csv文件中
df_plays.to_csv('exp2_3.csv', index=False)

注意，这里假设数据集中的日期格式为字符串类型，如果是datetime类型，则需要使用`dt.date`方法将其转换为日期类型。另外，如果数据集非常大，可以考虑使用分布式计算框架如Spark或Dask来加速计算过程。