解释代码:CONCAT(REPLACE(vsx.创建日期,"-",""),vsx.创建时间
时间: 2023-07-21 19:03:38 浏览: 49
这段代码是一个 SQL 查询语句中的一个表达式。它使用了两个函数,CONCAT() 和 REPLACE()。
函数REPLACE(vsx.创建日期,"-","")是用来替换字符串中的指定字符。在这里,它将vsx.创建日期中的"-"字符替换为空字符串,即去除了日期中的"-"字符。
函数CONCAT()用于将多个字符串连接在一起。在这里,它将替换后的日期字符串和vsx.创建时间连接在一起,返回一个新的字符串作为结果。
总之,这段代码的作用是将vsx.创建日期和vsx.创建时间组合在一起,并且去除了日期中的"-"字符。
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python代码,将以下list数据转换成dataframe,[日期 2018-01-03 -1.172468 2018-01-04 -0.258565 2018-01-05 0.163079 2018-01-08 -1.179654 2018-01-09 0.411397 ... 2022-12-26 -0.784676 2022-12-27 1.262722 2022-12-28 0.104694 2022-12-29 -0.408606 2022-12-30 0.484443 Length: 1214, dtype: float64, 日期 2018-01-03 -0.329916 2018-01-04 -0.012197 2018-01-05 -0.615016 2018-01-08 -1.149181 2018-01-09 -0.173742 ... 2022-12-26 -0.177332 2022-12-27 1.786322 2022-12-28 1.108457 2022-12-29 -0.693480 2022-12-30 0.333768 Length: 1214, dtype: float64, 日期 2018-01-03 -0.295204
可以使用以下代码将给定的列表转换成一个 Pandas 数据框(DataFrame):
```python
import pandas as pd
# 给定的列表数据
data = [['日期', '2018-01-03', -1.172468, '2018-01-04', -0.258565, '2018-01-05', 0.163079, '2018-01-08', -1.179654, '2018-01-09', 0.411397, '2022-12-26', -0.784676, '2022-12-27', 1.262722, '2022-12-28', 0.104694, '2022-12-29', -0.408606, '2022-12-30', 0.484443],
['日期', '2018-01-03', -0.329916, '2018-01-04', -0.012197, '2018-01-05', -0.615016, '2018-01-08', -1.149181, '2018-01-09', -0.173742, '2022-12-26', -0.177332, '2022-12-27', 1.786322, '2022-12-28', 1.108457, '2022-12-29', -0.693480, '2022-12-30', 0.333768],
['日期', '2018-01-03', -0.295204]]
# 将列表转换成数据框
df = pd.DataFrame(data)
# 设置列名
df.columns = ['col' + str(i) for i in range(df.shape[1])]
# 将第一列作为行索引
df = df.set_index('col0')
# 将奇数列作为日期列,偶数列作为数值列
df_dates = df.iloc[:, ::2]
df_values = df.iloc[:, 1::2]
df_dates.columns = range(df_dates.shape[1])
df_values.columns = range(df_values.shape[1])
# 将日期列和数值列合并成一个数据框
df = pd.concat([df_dates.stack(), df_values.stack()], axis=1)
df.columns = ['日期', '数值']
# 将日期列转换成日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
```
注意:给定的列表中有多个子列表,每个子列表包含了日期和数值数据。我们需要将这些子列表转换成一个 Pandas 数据框,并将日期列和数值列拆分成两个数据框,然后再将它们合并成一个数据框。最后,我们还需要将日期列转换成 Pandas 中的日期类型。
mysql用where条件将2023-05-29 10:47:40.000000改成2023-05
可以使用MySQL中的DATE_FORMAT()函数和SUBSTR()函数来实现将2023-05-29 10:47:40.000000改成2023-05的操作。
示例代码如下:
```
UPDATE your_table SET your_datetime_column = CONCAT(SUBSTR(your_datetime_column,1,7), '-01')
WHERE your_datetime_column LIKE '2023-05%';
```
解释:
首先,我们使用SUBSTR()函数截取原日期时间字符串的前7个字符(即年份和月份),然后使用CONCAT()函数将其与'-01'拼接成新日期字符串。然后,我们使用WHERE条件筛选出日期为2023年5月的数据进行更新。
注意:这里的your_table和your_datetime_column需要替换为实际的表名和日期时间列名。