accident_drop = accident.drop(["Accident_Index","Local_Authority_(Highway)","Time","Date","LSOA_of_Accident_Location"],axis=1)

这是一个删除了某些列的 Pandas DataFrame，其中参数 `axis=1` 表示删除列，而不是行。被删除的列名分别是 "Accident_Index"、"Local_Authority_(Highway)"、"Time"、"Date" 和 "LSOA_of_Accident_Location"。被删除的列将不再在 `accident_drop` 中存在。

相关问题

SELECT t.id,t.accident_Title,t.happen_Time,t.accident_Adr,t.accident_Type,t.death_Num,t.economic_Losses,t.catalog_Id, t1.name AS accident_Type_Name FROM tb_resources_case t LEFT JOIN (select d.name,d.id from tb_sys_dict_tree d where d.is_delete='0' and d.code='accidentType') t1 ON t.accident_Type = t1.id WHERE t.is_delete='0'<if test="model.beginTime != null and model.beginTime!='' "> and substr(t.happen_Time,0,10)>=#{model.beginTime} </if> <if test="model.endTime != null and model.endTime!='' "> AND substr(t.happen_Time,0,10)&lt;=#{model.endTime} </if>这段语句有什么错？怎么解决

这段语句在逻辑上没有错误，但是在语法上有一个小问题。在第6行的代码中，`&lt;=`应该被替换为`<=`，因为`&lt;`是HTML实体代表小于号(`<`)，而在这里它应该被解释为小于等于号(`<=`)。所以正确的语句应该是：

SELECT t.id, t.accident_Title, t.happen_Time, t.accident_Adr, t.accident_Type, t.death_Num, t.economic_Losses, t.catalog_Id, t1.name AS accident_Type_Name
FROM tb_resources_case t
LEFT JOIN (SELECT d.name, d.id FROM tb_sys_dict_tree d WHERE d.is_delete='0' AND d.code='accidentType') t1
ON t.accident_Type = t1.id
WHERE t.is_delete='0'
<if test="model.beginTime != null and model.beginTime != ''">
    AND substr(t.happen_Time, 0, 10) >= #{model.beginTime}
</if>
<if test="model.endTime != null and model.endTime != ''">
    AND substr(t.happen_Time, 0, 10) <= #{model.endTime}
</if>

数据示例F_Accident : (...) F_AccidentCause : (...) F_AccidentDate : (...) F_AccidentDescription : (...) F_AppraisalFee : (...) F_Assessor : (...) F_AssessorList : "陆海苹/ceshi016,测试账号/ceshi018" F_CaseState : (...) F_Code : (...) F_ContactPerson : (...) F_Id : (...) F_InsuranceType : (...) F_Insured : (...) F_Notice : (...) F_Phone : (...) F_PolicyEndDate : (...) F_PolicyNumber : (...) F_PrincipalParty : (...) F_ProgressStatus : (...) F_PublicValuationNumber : "SZ2311S2300002" flowState : (...) id : (...)，个人岗位示例[ "苏州组长", "南京组员" ]，假设自己是‘陆海苹/ceshi016’ 如果个人岗位是苏州组长就对F_PublicValuationNumber字段中SZ开头的数据全部放行，如果个人岗位是苏州组员，就对F_PublicValuationNumber字段中SZ开头的数据做判断，判断F_AssessorList字段中含不含有自己，含有自己的保留，不含有的过滤掉，如果个人岗位是南京组长或组员就对F_PublicValuationNumber字段中NJ做判断，判断条件同苏州

根据你的描述，我理解到你有一个数据示例，其中包含了一些字段，例如F_PublicValuationNumber、F_AssessorList和个人岗位等。你希望根据个人岗位对F_PublicValuationNumber字段中的数据进行过滤。

如果个人岗位是苏州组长，那么所有以"SZ"开头的F_PublicValuationNumber字段的数据都应该被放行。

如果个人岗位是苏州组员，那么需要判断F_AssessorList字段中是否包含自己的信息。如果包含自己的信息，则保留对应的F_PublicValuationNumber字段数据；如果不包含自己的信息，则过滤掉对应的F_PublicValuationNumber字段数据。

如果个人岗位是南京组长或组员，需要判断F_PublicValuationNumber字段中是否以"NJ"开头。如果以"NJ"开头，则保留对应的F_PublicValuationNumber字段数据。

希望以上回答能够满足你的需求，如果还有什么问题，请随时提出。