reason_counts ON bdhd_comments.ext_info->>'$.sm_reason' = reason_counts.reason 请帮我修改这个sql

SQL语句`reason_counts ON bdhd_comments.ext_info->>'$.sm_reason' = reason_counts.reason`看起来是在关联两个表（bdhd_comments和reason_counts），其中可能涉及到某个字段（`ext_info->>'$.sm_reason'`）的值等于`reason_counts.reason`。如果要修改这个语句以适应新的需求，但具体怎么改取决于你想达到什么目的。假设你想按`sm_reason`分类计数，可以尝试这样修改：

SELECT 
    reason_counts.reason,
    COUNT(bdhd_comments.ext_info->>'$.sm_reason') as count
FROM 
    bdhd_comments
JOIN 
    reason_counts ON bdhd_comments.ext_info->>'$.sm_reason' = reason_counts.reason
GROUP BY 
    reason_counts.reason;

这里我们加入了`COUNT()`函数来计算每个`sm_reason`对应的记录数量，并通过`GROUP BY`对结果进行了分组。

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df_tmp1 = df[['城市','销量']] df_counts = df_tmp1.groupby('城市').sum() df_counts = df_counts.reset_index() df_counts['城市'] = df_counts['城市'].replace(prov_dic)

这段代码的作用是将数据框 `df` 中的两列 `城市` 和 `销量` 提取出来，然后按照 `城市` 列进行分组，计算每个城市的销量总和，并将结果保存在一个新的数据框 `df_counts` 中。同时，根据一个名为 `prov_dic` 的字典，将 `df_counts` 中的城市名称进行替换，以便更好地呈现数据。

具体来说，这段代码的执行步骤如下：

1. 从数据框 `df` 中选取 `城市` 和 `销量` 两列，并将结果保存在一个名为 `df_tmp1` 的新数据框中。

2. 使用 `groupby` 方法按照 `城市` 列对 `df_tmp1` 进行分组，并对每组中的 `销量` 列进行求和。将计算得到的结果保存在一个名为 `df_counts` 的新数据框中。

3. 使用 `reset_index` 方法将 `df_counts` 中的索引重置为默认值，并将 `城市` 列提取出来作为一个新的列。

4. 使用 `replace` 方法和字典 `prov_dic` 将 `df_counts` 中的城市名称进行替换。

需要注意的是，这段代码执行完毕后，原始的数据框 `df` 并没有发生改变。如果需要用到处理后的数据，需要使用 `df_counts` 数据框。

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类（'yes' 和 'no'）的频数（出现次数）。

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一个 Series 对象，其中每个唯一值都是索引标签，其对应的值是该值出现的次数。

因此，pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。