一 python signale une erreur lors de l'exécution de l'instruction mysql
Comme nous le savons tous, python a un mécanisme de traduction %s et %d sera traduit en chaînes. ou des nombres, et les requêtes floues de SQL doivent également utiliser %. Lors de l'exécution de requêtes floues, il serait très embarrassant si la condition de requête est toujours une variable.
La solution est en fait très simple, il suffit d'extraire les chaînes qui doivent être interrogées de manière floue à partir du SQL et de les assembler
Dans le mauvais sens
shopId = "zbw_010002"
'''select * from base_saleflows where shopId='{0}' and card_id is not NULL and standard_cls4 like "%湿巾%" '''.format(shopId)
J'ai trouvé que c'était faux, mysql ne peut pas exécuter une telle instruction.
args='%湿巾%'
shopId = "zbw_010002"
mysql_sentence='''select a.shopId, a.sale_money,a.card_id ,a.standard_cls4 from base_saleflows a join base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='{0}' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '{1}' '''.format(shopId,args)
print(mysql_sentence)
Le résultat est
select * from base_saleflows a join base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='zbw_010002' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '%湿巾%'
2 Regroupement et épissage de chaînes
Regroupez et épissez les chaînes pour la colonne cls3 selon le numéro de série flow_no, le symbole d'épissage est '- '# #
# 分组拼接result = vipsaleflow_common.pivot_table(values='standard_cls3',index='flow_no',aggfunc=lambda x:x.str.cat(sep='-'))
(année, trimestre, numéro d'agence, type lingettes humides)Groupe pour trouver le nombre de nouveaux clients pour chaquetrimestre
quatre Dérivé en fonction de l'année d'horodatage et trimestre du mois# #
saleflow['oper_date']=saleflow['oper_date'].astype(str) #字符串saleflow['oper_date'] = saleflow.oper_date.apply(lambda x:datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))saleflow["month"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.month)saleflow["year"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.year)#https://www.it1352.com/584941.htmllookup = {1: 1, 2: 1,3: 1,4: 2, 5: 2, 6: 2, 7: 3,8: 3,9: 3,10: 4, 11: 4,12: 4}saleflow['Season'] = saleflow['oper_date'].apply(lambda x: lookup[x.month]) saleflow['YearMonth'] = saleflow['oper_date'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)
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