df= pd.melt(example2_3, value_vars=['北京', '上海', '郑州','武汉','西安','沈阳'], var_name='城市', value_name='AQI') # 融合数据为长格式解释一下

这段代码使用了 Pandas 库中的 `melt()` 函数，将 `example2_3` 这个数据集从宽格式转换成长格式。其中：

- `value_vars` 参数指定需要保留的列名，即需要保留的污染物城市名称，本例中为北京、上海、郑州、武汉、西安、沈阳。
- `var_name` 参数指定新列的列名，即城市名称列的列名，本例中为“城市”。
- `value_name` 参数指定新列的值的列名，即污染物浓度列的列名，本例中为“AQI”。

这样处理后，数据集会变成一个三列的长格式数据集，其中第一列为日期，第二列为城市名称，第三列为该城市对应日期的污染物浓度。这种格式更便于一些数据分析和可视化操作。

相关问题

请问以下代码有何问题？ try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()

这段代码存在一些问题：

1. 引入的库`pandas`和`pymysql`没有看到在哪里导入，需要在代码开头进行导入。

2. 在执行SQL语句时，没有使用参数化查询，容易出现SQL注入漏洞。应该使用参数化查询，例如使用`cursor.execute(sql, params)`方法。其中`params`是一个元组或字典类型，用于替换SQL语句中的参数。

3. 在`try`语句块中，如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则会执行`else`语句块，但是该语句块中没有对`df_upload`进行处理，会导致后面的代码出现错误。

4. 在`else`语句块中，如果使用`cursor`对象进行数据库操作，则应该在操作完成后调用`cursor.close()`方法释放资源。

5. 在`except`语句块中，`error = error`这行代码没有实际作用，应该删除。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import pymysql

try:
    db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST')
    
    if y == "岗位费用":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value')
    elif y == "年度项目月份工时":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value')
        
    df_upload = df_upload.dropna()
    df_upload = df_upload.drop_duplicates()
    df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())]
    
    else:
        sql = "delete from COST.{} where project = %s;".format(upload_name)
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute(sql, (project_name,))
        cursor.close()
        
        col_names = list(df_upload)
        for col in col_names:
            df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False)
            
        df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)

except Exception as e:
    db.rollback()
    msg = str(e)[0:100]

else:
    db.commit()

finally:
    db.close()

在上面的代码中，我们首先导入了`pandas`和`pymysql`库。在`try`语句块中，我们首先创建了一个数据库连接`db`，然后根据不同的条件对`df_upload`进行处理。如果`y`等于"岗位费用"，则使用`pd.melt()`方法进行数据重构。如果`y`等于"年度项目月份工时"，则使用`pd.melt()`方法和`temp`变量进行数据重构。然后对数据进行清洗，去除空值和重复值，以及`value`列中的0值和空值。

如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则执行`else`语句块。在该语句块中，我们使用参数化查询的方式执行SQL语句，避免了SQL注入漏洞。然后将`df_upload`中的数据类型转换为字符串类型，并使用`df_upload.to_sql()`方法将数据写入数据库。

在`except`语句块中，如果出现异常，则会回滚事务并输出错误信息。在`else`语句块中，如果没有出现异常，则会提交事务。最后在`finally`语句块中，关闭数据库连接。

num_features = all_data.select_dtypes(include=['int64','float64','int32']).copy() num_features.drop(['SalePrice'],axis=1,inplace=True) # 去掉目标值房价列 num_feature_names = list(num_features.columns) num_features_data = pd.melt(all_data, value_vars=num_feature_names) g = sns.FacetGrid(num_features_data, col="variable", col_wrap=5, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") plt.show()

这段代码主要是使用 seaborn 库来可视化数据集中所有数值型特征的分布情况，其中包括 int64、float64 和 int32 类型的特征。首先，将所有数值型特征列选出来，并去掉目标值列 SalePrice。然后，将所有数值型特征列进行 melt 操作，将其转化为长格式，即将所有列转化为两列，一列为变量名，一列为变量对应的数值。接着，使用 FacetGrid 函数创建一个多子图网格，每个子图对应一个变量，使用 distplot 函数绘制每个变量对应的数值分布直方图。最后，使用 plt.show() 函数展示图形。