python运行mysql语句报错怎么解决
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一 python 运行mysql 语句报错
众所周知,python有转译机制 %s和%d都会被转译成字符串或数字,而sql的模糊查询也需要用到%,都进行模糊查询时,刚好查询条件还是个变量那就很尴尬了。
解决方法其实很简单,把需要进行模糊查询的字符串从sql中单独拎出来进行拼接就好
错误方式
shopId = "zbw_010002"
'''select * from base_saleflows where shopId='{0}' and card_id is not NULL and standard_cls4 like "%湿巾%" '''.format(shopId)
发现 不对,这样的语句 mysql是运行不了的。
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)
结果为
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%'
二 字符串分组拼接
对 cls3列 按照流水号flow_no 进行 分组拼接字符串,拼接符号为‘-’
# 分组拼接result = vipsaleflow_common.pivot_table(values='standard_cls3',index='flow_no',aggfunc=lambda x:x.str.cat(sep='-'))
三 每个月 、季度 新客数
编写函数
def new_count(saleflow, vip_col_name =['card_id'] , groupby_list=['year','month'], shopId=shopId):
"""
会员流水新客数
"""
first =saleflow.groupby(vip_col_name).oper_date.min().reset_index().\
rename(columns={'oper_date':'oper_date_first'})
first["month"] = first.oper_date_first.map(lambda x: x.month)
first["year"] = first.oper_date_first.map(lambda x: x.year)
lookup = {1: 1, 2:1,3:1,4:2,5:2, 6:2, 7:3,8:3,9:3,10:4, 11:4,12:4}
first['season'] = first.oper_date_first.apply(lambda x: lookup[x.month])
first['YearMonth'] = first.oper_date_first.map(lambda x: 100*x.year + x.month)
monthly_new_count = first.groupby(groupby_list).card_id.nunique()\
.reset_index().rename(columns={'card_id':'card_id'+'_nunique'})
return monthly_new_count
应用 :按照 ( 年 ,月 , 分店号 ,湿巾类型)分组 求 每月 各个湿巾类型的新客数
## 每个月
RESULT_month =new_count(saleflow, vip_col_name = ['branch_no','card_id','shijing_class'] ,
groupby_list=['year','month','branch_no','shijing_class'], shopId=shopId)
应用 :按照 ( 年 ,季度 , 分店号 ,湿巾类型) 分组 求每个季度新客数
四 根据时间戳衍生 年 月 季度
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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