一、每日一题 

表: Employee

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
该表的每一行都包含有关员工工资的信息。

查询 Employee 表中第 n 高的工资。如果没有第 n 个最高工资，查询结果应该为 null 。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入: 
Employee table:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
n = 2
输出: 
+------------------------+
| getNthHighestSalary(2) |
+------------------------+
| 200                    |
+------------------------+

示例 2:

输入: 
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
n = 2
输出: 
+------------------------+
| getNthHighestSalary(2) |
+------------------------+
| null                   |
+------------------------+

解答：

import pandas as pd


def nth_highest_salary(employee: pd.DataFrame, N: int) -> pd.DataFrame:
    # 检查N是否为负数
    if N <= 0:
        return pd.DataFrame({f'getNthHighestSalary({N})': ['None']})

    employee = employee.sort_values(by = 'salary', ascending = False)

    # 去除重复的工资
    employee = employee.drop_duplicates(subset = ['salary'])

    # 选择第N高的工资，如果不存在则返回null
    if len(employee) >= N:
        return pd.DataFrame({f'getNthHighestSalary({N})': [int(employee.iloc[N - 1]['salary'])]})
    else:
        return pd.DataFrame({f'getNthHighestSalary({N})': {None}})

        # 示例数据
data = {
        'id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'salary': [1000, 2000, 3000, 2000, 1000]
    }

df = pd.DataFrame(data)

# 获取第二高薪水
result = nth_highest_salary(df, 2)
print(result)

# 获取负数情况的处理
result_neg = nth_highest_salary(df, -1)
print(result_neg)

# 获取零的情况处理
result_zero = nth_highest_salary(df, 0)
print(result_zero)

题源：Leetcode 

 二、 总结

在这个代码中，{N} 被 f'...' 中的 f-string 语法替换为具体值。这个修改会确保在 DataFrame 的列名中包含实际的 N 值。