Comment résoudre l'erreur lors de l'exécution de l'instruction MySQL en Python

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

<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>

J'ai trouvé que c'était faux, mysql ne peut pas exécuter une telle instruction.

<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>

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='-'))

Application : Selon

( année, trimestre, numéro d'agence, type lingettes humides) Groupe pour trouver le nombre de nouveaux clients pour chaque trimestre

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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