sql 读取表t_TestData中的列TestTime在今天的数据

，应该怎么写？

你好！针对你的问题，可以使用如下 SQL 语句来查询表 t_TestData 中在今天的 TestTime 数据：

SELECT * FROM t_TestData WHERE TestTime >= CONVERT(datetime, CONVERT(date, GETDATE())) AND TestTime < CONVERT(datetime, CONVERT(date, DATEADD(day, 1, GETDATE())))

希望这个答案能够解决你的问题！

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请给出python代码，利用 Spark ML对农产品物价信息 进行分析预测，选择合适的推荐模型实现预测物价，其中字段有id,proname,type,maxPrice,minPrice,avgPrice，market，time，其中proname、type、market是字符串类型，time是date类型的数据，并将预测的数据保存到新的列中

好的，以下是一个简单的示例代码，用于利用 Spark ML 对农产品物价信息进行分析预测：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

# 读取数据
data = spark.read.option("header", True).option("inferSchema", True).csv("path/to/data.csv")

# 转换数据类型
data = data.withColumn("time", to_date(col("time"), "yyyy-MM-dd"))
data = data.withColumn("maxPrice", col("maxPrice").cast(DoubleType()))
data = data.withColumn("minPrice", col("minPrice").cast(DoubleType()))
data = data.withColumn("avgPrice", col("avgPrice").cast(DoubleType()))

# 特征工程
indexers = [StringIndexer(inputCol=col, outputCol=col+"_index") for col in ["proname", "type", "market"]]
assembler = VectorAssembler(inputCols=["proname_index", "type_index", "market_index", "maxPrice", "minPrice", "avgPrice"], outputCol="features")
data = Pipeline(stages=indexers+[assembler]).fit(data).transform(data)

# 划分数据集
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice")
model = rf.fit(trainingData)

# 预测数据
predictions = model.transform(testData)

# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="avgPrice", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse)

# 保存预测结果到新的列中
predictions = predictions.withColumn("predictedPrice", col("prediction"))
predictions.select("id", "proname", "type", "maxPrice", "minPrice", "avgPrice", "market", "time", "predictedPrice").write.csv("path/to/predictions.csv", header=True)

在上述代码中，我们首先使用 `pyspark.sql.functions` 和 `pyspark.sql.types` 中的函数和类型定义来读取和转换数据，然后使用 `pyspark.ml.feature` 中的 `StringIndexer` 和 `VectorAssembler` 来进行特征工程，将字符串类型的数据转换为数值型特征向量。我们选择了 `pyspark.ml.regression` 中的 `RandomForestRegressor` 作为预测模型，并使用 `pyspark.ml.evaluation` 中的 `RegressionEvaluator` 来评估模型的性能。最后，我们将预测结果保存到新的列中，并将其写入 CSV 文件中。