#4.从dwm_*_.csv的明细层，根据WORK_PROVINCE（省）来分组，每一个省都生成一个dws_*_*.csv文件。 代码

为了实现这个需求，你可以使用Python的pandas库，它非常适合处理表格数据并进行分组操作。假设你已经有了一个名为`dwm_all.csv`的数据集，以下是简单的步骤：

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件
df = pd.read_csv('dwm_all.csv')

# 检查WORK_PROVINCE列是否存在，如果有则继续，如果没有需要先处理
if 'WORK_PROVINCE' in df.columns:
    # 按照WORK_PROVINCE列进行分组
    grouped_df = df.groupby('WORK_PROVINCE')

    # 对每个组创建一个新的CSV文件，文件名格式为'dws_'加上省份名
    for province, group in grouped_df:
        group.to_csv(f'dws_{province.lower()}.csv', index=False)
else:
    print("WORK_PROVINCE列不存在，无法进行分组操作")

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INSERT INTO TABLE dws_order_details_orders PARTITION (dt = '20230608') SELECT OrderDate,RequiredDate,UnitPrice,Quantity FROM dwm_order_details_dim JOIN dwm_orders ON dwm_order_details_dim.OrderID = dwm_orders.OrderID GROUP BY OrderDate,RequiredDate,UnitPrice,Quantity;

这是一条 SQL 语句，用于向分区表 dws_order_details_orders 中插入数据。这些数据来自于两个数据表 dwm_order_details_dim 和 dwm_orders，通过 OrderID 字段进行连接（JOIN）。在连接后，按照 OrderDate、RequiredDate、UnitPrice 和 Quantity 字段进行分组（GROUP BY），并选择这些字段作为插入的数据。其中，插入的分区为 dt = '20230608'。

select t.*, ( case when t.networkType = 1 then '网点' when t.networkType = 2 then '集散' when t.networkType = 3 then '中心' end ) as networkTypeName from ( select h.networkName, h.networkType, h.suspectCnt, h.handlednt, h.noHandlednt, h.rate, row_number() over ( PARTITION by h.networkType order by h.noHandlednt desc ) as num from ( select wm.name as networkName, sn.duty_network_type as networkType, sum(sn.suspectedCount) as suspectCnt, sum(sn.endCount) as handlednt, sum(sn.suspectedCount - sn.endCount) as noHandlednt, round( if( sum(sn.suspectedCount) = 0, 0, sum(sn.endCount) / sum(sn.suspectedCount) ) * 100, 1 ) as rate from jms_dws.dws_suspected_loss_sum_new sn join ( select code, virt_code, virt_name, agent_code, agent_name, city_id, city_desc, name, business_principal, zone_code, zone_name, zone_id, zone_staff_name from jms_dwm.dwm_network_whole_massage where agent_code = '610000' ) wm on sn.duty_network_code = wm.code where sn.create_date between '2023-06-24' and '2023-06-27' AND sn.duty_network_type in (1, 2, 3) GROUP BY wm.name, sn.duty_network_type ) h ) t where t.num <= 100 order by noHandlednt DESC LIMIT 100

这段SQL查询语句的作用是从数据库中查询出符合条件的网络数据，并按照未处理数量从高到低排序，最多返回100条数据。

具体的查询逻辑如下：

1. 内部查询（子查询）首先从表dwm_network_whole_massage中选择出符合条件的网络数据，包括网络名字、网络类型等字段，并将其命名为wm。

2. 外部查询（主查询）中，将内部查询的结果作为表h，并对其进行聚合操作，计算出每个网络类型下的总疑似数量（suspectCnt）、已处理数量（handlednt）、未处理数量（noHandlednt）以及处理率（rate）等字段。

3. 利用窗口函数row_number()对每个网络类型进行分区，并按照未处理数量的降序进行排序，得到每个网络类型下的序号（num）。

4. 最外层查询通过选择序号小于等于100的数据，并按照未处理数量的降序进行排序，返回最多100条数据。

5. 在结果中，使用CASE语句将网络类型转换为相应的名称，并将其命名为networkTypeName。

请注意，以上解释仅针对给定的查询语句，具体的数据表结构和业务逻辑可能会有所不同。