创建字典,设置参数company_code,检索它在字典中的键,返回对应的值

时间: 2024-04-13 08:29:47 浏览: 11
您可以使用以下代码来检索字典中与`company_code`参数对应的键,并返回相应的值: ```python # 创建示例字典 company_dict = {'Company1': 123, 'Company2': 456, 'Company3': 789} # 设置参数company_code company_code = 'Company2' # 检索company_code在字典中的键,并返回对应的值 if company_code in company_dict: value = company_dict[company_code] else: value = None # 打印结果 print(value) ``` 输出结果将是与`company_code`参数对应的值: ``` 456 ``` 在这个例子中,我们创建了一个示例字典`company_dict`,其中包含了公司名称作为键,对应的公司代码作为值。然后,我们设置了`company_code`参数为需要检索的公司名称。接下来,我们使用if-else语句判断`company_code`是否在字典的键中。如果存在,则将对应的值赋给`value`变量;如果不存在,则将`value`设置为None。最后,我们打印出`value`的值。
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设置另一个df2,将参数company放在df2的C列中进行检索,检索出对应位置的D列的字符串,赋值给company_name

您可以使用以下代码来进行检索,并将对应位置的D列字符串赋值给`company_name`: ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'A': ['abcdefg', 'hijklmn', 'opqrst'], 'D': ['Company1', 'Company2', 'Company3']} df = pd.DataFrame(data) # 设置company参数为B列的第一行字符串 company = 'abcdefg' # 创建df2 df2 = pd.DataFrame({'C': [company]}) # 在df中检索company在C列中的位置 index = df[df['A'] == company].index[0] # 检索对应位置的D列字符串并赋值给company_name company_name = df.at[index, 'D'] # 打印结果 print(company_name) ``` 输出结果将是对应位置的D列字符串: ``` Company1 ``` 在这个例子中,我们首先创建了一个包含'A'和'D'列的DataFrame。然后,我们设置了`company`参数为需要检索的字符串。接下来,我们创建了一个新的DataFrame `df2`,其中'C'列包含了`company`参数。然后,我们使用`df[df['A'] == company].index[0]`检索`company`在列'A'中的位置,并将其赋值给`index`变量。最后,我们使用`.at[index, 'D']`检索对应位置的'D'列字符串,并将其赋值给`company_name`变量。最终,我们打印出`company_name`的值。

简化mysql select CASE WHEN #{company_type} not in ('Downstream', 'Shipment', 'Supplier') then (SELECT count(1) FROM scf_custom_company WHERE id <> #{id} AND tenant_id = #{_tenantId} AND bcm_deleted = 'N' AND company_type = #{company_type} AND company_credit_code = #{companyCreditCode} ) ELSE ( SELECT count(1) FROM scf_custom_company WHERE id <> #{id} AND tenant_id = #{_tenantId} AND bcm_deleted = 'N' AND company_type = #{company_type} AND (parent_org_code <> #{parentOrgCode} or parent_org_code is null) AND company_credit_code = #{companyCreditCode} ) end

这是一条 MySQL 查询语句,根据不同的条件选择不同的查询方式,可以简化为以下代码: ``` SELECT count(1) FROM scf_custom_company WHERE id <> #{id} AND tenant_id = #{_tenantId} AND bcm_deleted = 'N' AND company_type = #{company_type} AND company_credit_code = #{companyCreditCode} AND ( (#{company_type} NOT IN ('Downstream', 'Shipment', 'Supplier') AND parent_org_code = #{parentOrgCode}) OR (#{company_type} IN ('Downstream', 'Shipment', 'Supplier') AND (parent_org_code <> #{parentOrgCode} OR parent_org_code IS NULL)) ) ``` 其中,`#{}` 表示占位符,需要在实际执行查询时替换成具体的值。这条语句的作用是统计符合条件的记录数。

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优化这个sql SELECT count( 1 ) FROM ( SELECT B.ID, B.PURCHASE_REQUEST_ID, B.MATERIAL_ID, B.MATERIAL_CODE, B.MATERIAL_NAME, B.STANDARD, B.MODEL_ID, B.BILL_ROW_ID, B.BILL_NO, BILL_NAME, B.MODEL_CODE, B.MODEL_NAME, B.PARENT_MODEL_ID, B.PARENT_MODEL_CODE, B.PARENT_MODEL_NAME, B.UNIT_CODE, B.UNIT_NAME, B.PURCHASE_TYPE_CODE, CAST( NVL( B.APPLY_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS APPLY_NUM, CAST( NVL( B.DEAL_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS DEAL_NUM, CAST( NVL( B.RETURN_NUM, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS RETURN_NUM, B.DEAL_USER_ID, B.DEAL_USER_NAME, CAST( NVL( B.PRICE, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AS PRICE, CAST( NVL( B.AMOUNT, 0 ) AS NUMBER ( 24, 10 ) ) AMOUNT, B.IMPLEMENT_CODE, B.IMPLEMENT_NAME, B.IMPLEMENT_INVEST_AMOUNT, B.PURCHASE_MANAGER_ID, B.PURCHASE_MANAGER_NAME, B.PROVIDER_ID, B.PROVIDER_NAME, B.REMARK, B.DELIVER_AREA, B.DELIVER_ADDRESS, B.RECEIVE_PEOPLE, B.RECEIVE_PEOPLE_PHONE, B.ITEM_STATUS, B.COST_CENTER, B.COST_BUDGET_CODE, B.COST_IMPLEMENT_NAME, B.FRAME_CONT_ID, B.FRAME_CONT_CODE, B.FRAME_CONT_NAME, B.DETAIL_CONFIG, B.PURCHASE_CATEGORY_CODE, B.INVOICE_TITLE_CODE, B.INVOICE_SEND_ADDRRSS, B.MATERIAL_REQUEST_ITEM_ID, B.YEAR, B.DELETE_FLAG, B.PROVINCE_CODE, B.REASON, B.PARENT_ITEM_ID, B.FRAME_CONT_ITEM_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_ID, B.SUB_MATERIAL_REQUEST_CODE, B.MATERIAL_URL, B.RECOMMEND_PROVIDER_NAMES, C.PURCHASE_REQUEST_CODE, C.PURCHASE_REQUEST_NAME, C.APPLY_TYPE_CODE, C.CREATOR_NAME, C.APPLY_TELEPHONE, C.COMPANY_NAME, C.DEPT_NAME, B.CREATE_TIME, TO_CHAR( B.CREATE_TIME, 'YYYY-MM-DD' ) CREATE_TIME_STR, C.ARRIVE_TIME, C.IS_TO_END, C.MONEY_WAY_CODE, C.OWN, C.APPLY_CATEGORY_CODE, C.manu_Type, C.BILL_ID, MMD.MATERIAL_TYPE_CODE, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_ID, B.BRANCH_COMPANY_DEAL_USER_NAME, ( SELECT ORG_NAME FROM ORGANIZATIONS WHERE DELETE_FLAG = '0' AND ORG_CODE = ( SELECT PARENT_COMPANY_NO FROM ORGANIZATIONS WHERE ID = B.MATERIAL_DEPT_ID )) AS MATERIAL_COMPANY_NAME, B.ORIGINAL, B.PROVIDER_PRODUCT_MODEL, B.PROVIDER_PRODUCT_NAME, B.PRODUCT_DESC, B.Back_Flag, CASE WHEN MMD.material_type_code = 'WZ' THEN '1' WHEN MMD.material_type_code = 'FW' THEN '2' ELSE '3' END apply_category_code_item, NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) IS_CARDSYSTEM_REQUEST, B.APPLY_GROUP_AUTHORITES, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_ID, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_CODE, B.SCIENTIFIC_RESEARCH_NAME, B.PREQUALFY_CODE, nvl( C.IS_QUICK, '0' ) AS IS_QUICK, C.PURCHASE_WAY_CODE, C.PURCHASE_TYPE_CODE PURCHASE_TYPE_CODE_P, C.ORIGINAL_TYPE, C.PURCHASE_REQUEST_BILLS_TYPE, B.IS_FRAME_CONT_MONAD FROM PURCHASE_REQUEST_ITEM B LEFT JOIN PURCHASE_REQUEST C ON B.PURCHASE_REQUEST_ID = C.ID LEFT JOIN MATERIAL_DATA MMD ON MMD.ID = B.MATERIAL_ID AND MMD.DELETE_FLAG = '0' WHERE B.delete_flag = '0' AND B.Item_Status IN ( 1 ) AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item_log pril WHERE B.id = pril.purchase_request_item_id AND pril.lock_status = '1' AND pril.delete_flag = '0' ) AND ( ( c.apply_type_code NOT IN ( '20', '41', '3' ) AND nvl( B.Apply_Num, 0 ) > nvl( B.Deal_Num, 0 )) OR c.apply_type_code IN ( '20', '41', '3' ) ) AND B.Deal_User_Id =: 1 AND C.MONEY_WAY_CODE =: 2 AND C.APPLY_TYPE_CODE =: 3 AND C.PAY_OUT_TYPE_CODE =: 4 AND C.APPLY_CATEGORY_CODE =: 5 AND NVL( C.IS_CARDSYSTEM_REQUEST, '0' ) = : 6 AND NOT EXISTS ( SELECT * FROM purchase_request_item p left join material_province mp ON p.material_id = mp.material_id WHERE p.delete_flag = 0 AND mp.delete_flag = 0 AND mp.material_status = 03 AND mp.org_code = p.province_code AND p.id = B.id ) ORDER BY C.ID, B.ID ASC)

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