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SQLtest.online
Tarefa 11: 
Escreva uma consulta para analisar os tipos de pagamento utilizados em viagens de táxi. Sua saída deve incluir as seguintes colunas:
- payment_type: o tipo de pagamento utilizado
- trip_count: o número total de viagens para cada tipo de pagamento
- approximate_median_amount: o valor total mediano aproximado para cada tipo de pagamento, arredondado para duas casas decimais
- approximate_p90_amount: o valor total aproximado do 90º percentil para cada tipo de pagamento, arredondado para duas casas decimais

Certifique-se de incluir apenas registros onde tanto payment_type quanto total_amount não sejam nulos. Os resultados devem ser agrupados por payment_type e ordenados em ordem crescente por esta coluna.

Escreva sua solicitação no campo abaixo e clique no botão "Verificar!"

Use a sintaxe DuckDB para escrever sua resposta. As descrições das tabelas são fornecidas na parte inferior da tela.

Obter dica Copiar código Limpar editor

Conjunto de dados DuckDB yellow_tripdata

Sobre o DuckDB

O DuckDB é um SGBD analítico incorporado, projetado para consultas rápidas em dados locais e de aplicações.

Ele oferece suporte a SQL e funciona dentro da aplicação sem um processo de servidor separado. O armazenamento e a execução em colunas tornam o DuckDB adequado para analisar grandes conjuntos de dados, realizar agregações e processar arquivos CSV e Parquet.

Neste playground, o DuckDB é usado para praticar SQL com um conjunto de dados de viagens de táxi.

yellow_tripdata é um conjunto de dados educacional com viagens de táxis amarelos de Nova York.

A tabela é adequada para praticar filtragem, agrupamento, ordenação, operações com datas e cálculos agregados no DuckDB.

Todos os campos deste conjunto aceitam o valor NULL. Não há chave primária nem restrições adicionais definidas.

Tabela yellow_tripdata

yellow_tripdata - viagens de táxi amarelo.
  • VendorID identificador do fornecedor do serviço de táxi.
  • tpep_pickup_datetime data e hora do embarque do passageiro.
  • tpep_dropoff_datetime data e hora do desembarque do passageiro.
  • passenger_count número de passageiros.
  • trip_distance distância da viagem.
  • RatecodeID identificador do código tarifário.
  • store_and_fwd_flag indica que os dados da viagem foram armazenados antes do envio.
  • PULocationID identificador da zona de embarque.
  • DOLocationID identificador da zona de desembarque.
  • payment_type identificador do método de pagamento.
  • fare_amount valor da viagem sem cobranças adicionais.
  • extra cobranças adicionais.
  • mta_tax imposto MTA.
  • tip_amount valor da gorjeta.
  • tolls_amount valor dos pedágios.
  • improvement_surcharge taxa para melhoria do sistema de transporte.
  • total_amount custo total da viagem.
  • congestion_surcharge taxa de congestionamento.
  • Airport_fee taxa aeroportuária.
Estrutura da tabela yellow_tripdata
Nome da colunaTipoNULLChavePadrãoExtra
VendorIDINTEGERYES[null][null][null]
tpep_pickup_datetimeTIMESTAMPYES[null][null][null]
tpep_dropoff_datetimeTIMESTAMPYES[null][null][null]
passenger_countBIGINTYES[null][null][null]
trip_distanceDOUBLEYES[null][null][null]
RatecodeIDBIGINTYES[null][null][null]
store_and_fwd_flagVARCHARYES[null][null][null]
PULocationIDINTEGERYES[null][null][null]
DOLocationIDINTEGERYES[null][null][null]
payment_typeBIGINTYES[null][null][null]
fare_amountDOUBLEYES[null][null][null]
extraDOUBLEYES[null][null][null]
mta_taxDOUBLEYES[null][null][null]
tip_amountDOUBLEYES[null][null][null]
tolls_amountDOUBLEYES[null][null][null]
improvement_surchargeDOUBLEYES[null][null][null]
total_amountDOUBLEYES[null][null][null]
congestion_surchargeDOUBLEYES[null][null][null]
Airport_feeDOUBLEYES[null][null][null]