try: select_sqli = "SELECT distinct time FROM sheji.sale;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.sort_index() year_month = time.strftime('%Y-%m', time.localtime(data['time'][0])) print(year_month)哪里有错

这段代码中可能存在以下几个问题：

1. 代码中缺少数据库连接的相关操作，包括导入相关库、建立连接、创建游标等操作。需要确保已经完成了这些操作才能执行 SQL 查询语句。

2. `pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time'])` 中的 `cur.fetchall()` 可能会返回空结果，如果为空，则不能用空值来创建 DataFrame。需要加上判断语句，如:

if cur.rowcount > 0:
    data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time'])
else:
    print("查询结果为空")

3. `data['time'][0]` 可能会出现 `IndexError` 的错误，因为 DataFrame 可能为空。需要先判断 DataFrame 是否为空，如：

if not data.empty:
    year_month = time.strftime('%Y-%m', time.localtime(data['time'][0]))
else:
    print("DataFrame为空")

希望这些提示能够帮助你解决问题。

相关问题

select_sqli = "SELECT distinct chexing FROM sheji.sale where type_c='"+string+"' and time='"+year_month+"' order by rank_m ;"

根据你提供的 SQL 语句，错误信息提示在 ORDER BY 子句中引用了不在 SELECT 列表中的列 'sheji.sale.rank_m'。这可能是因为在 SELECT 列表中并没有包含 'rank_m' 这一列。你可以尝试修改 SQL 语句，将 'rank_m' 列添加到 SELECT 列表中，如下所示：

SELECT DISTINCT chexing, rank_m
FROM sheji.sale
WHERE type_c = '"+string+"' AND time = '"+year_month+"'
ORDER BY rank_m;

这样就可以在 ORDER BY 子句中引用 'rank_m' 列了。如果你想去除 'rank_m' 列的重复值，可以使用 GROUP BY 子句，如下所示：

SELECT chexing, rank_m
FROM sheji.sale
WHERE type_c = '"+string+"' AND time = '"+year_month+"'
GROUP BY chexing, rank_m
ORDER BY rank_m;

注意：在使用 SQL 语句时，应该尽量避免使用字符串拼接的方式来构建 SQL 语句，因为这样容易引入 SQL 注入漏洞。建议使用参数化查询的方式来构建 SQL 语句，这样可以有效避免 SQL 注入漏洞。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data) print(data)哪里有错

在这段代码中，有几个潜在的问题：

1. 在导入模块的时候，应该每个模块占一行，不能用逗号隔开。

2. 在导入模块之后，应该先连接数据库才能进行后续的操作。

3. 在执行 SQL 查询时，可能需要设置游标的返回模式为字典类型，以便更好地获取查询结果。

4. 在进行数据处理之前，应该先将时间索引转换为 pandas 中的 Datetime 类型。

5. 在使用 ARIMA 模型进行时间序列分析时，需要先确定模型的参数（p、d、q），并进行训练和预测。

以下是修改后的代码，可以作为参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pymysql
import time, os
import re
import requests
import urllib
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pymysql
from datetime import datetime
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 连接数据库
connect = pymysql.connect(host='localhost',  # 本地数据库
                          user='root',
                          password='123456',
                          port=3306,
                          charset='utf8',
                          database='sheji')  # 数据库名称
cur = connect.cursor()

# 读取数据
try:
    select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';"
    cur.execute(select_sqli)
    data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])
except Exception as e:
    print("读取数据失败:", e)
else:
    print("读取数据成功")

# 转换时间格式
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data = data.set_index('time')
diff_data = data.diff().dropna()

# 绘制自相关图和偏自相关图
plot_acf(diff_data)
plot_pacf(diff_data)

# 确定 ARIMA 模型的参数
p = 1
d = 1
q = 1
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测销量
y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')

# 绘制预测结果
plt.plot(data)
plt.plot(y_pred, color='red')
plt.show()

# 关闭数据库连接
cur.close()
connect.close()

这里仅仅是提供了一个基本的框架，具体的业务逻辑需要根据实际情况进行修改。