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So beheben Sie den Fehler beim Ausführen einer MySQL-Anweisung in Python

王林
王林nach vorne
2023-05-29 13:34:062134Durchsuche

一 Python meldet einen Fehler beim Ausführen der MySQL-Anweisung

Wie wir alle wissen, verfügt Python über einen Übersetzungsmechanismus, der %s und %d in Zeichenfolgen übersetzt oder Zahlen und SQL-Fuzzy-Abfragen müssen auch % verwenden. Bei der Durchführung von Fuzzy-Abfragen wäre es sehr peinlich, wenn die Abfragebedingung immer noch eine Variable wäre.

Die Lösung ist eigentlich sehr einfach: Extrahieren Sie einfach die Zeichenfolgen, die einer Fuzzy-Abfrage unterzogen werden müssen, aus der SQL und fügen Sie sie zusammen.

<code>shopId = "zbw_010002"</code><code><br></code><code>'''select * from base_saleflows where shopId='{0}' and card_id is not NULL and standard_cls4 like "%湿巾%" '''.format(shopId)</code>

Es wurde festgestellt, dass es falsch war. MySQL kann eine solche Anweisung nicht ausführen.


<code>args='%湿巾%'</code><code>shopId = "zbw_010002"</code><code>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)</code><code>print(mysql_sentence)</code><code><br></code>

So beheben Sie den Fehler beim Ausführen einer MySQL-Anweisung in PythonDas Ergebnis ist

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 String-Gruppierung und Spleißen

Gruppieren und spleißen Sie Strings für die cls3-Spalte gemäß der Seriennummer flow_no, das Spleißsymbol ist '- '#🎜 🎜#

#  分组拼接result = vipsaleflow_common.pivot_table(values='standard_cls3',index='flow_no',aggfunc=lambda x:x.str.cat(sep='-'))

Anwendung: Gemäß

(

Jahr, Quartal, Filialnummer, Feuchttüchertyp) So beheben Sie den Fehler beim Ausführen einer MySQL-Anweisung in Python

Gruppe, um die Anzahl neuer Kunden für jedes

Quartal zu ermitteln vier Abgeleitet basierend auf dem Zeitstempeljahr und Monat Quartal #🎜🎜 #

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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