rmb_label = {"1": 0, "100": 1}
时间: 2024-02-09 20:06:14 浏览: 34
rmb_label = {"1": 0, "100": 1} 是一个Python字典,它将字符串 "1" 映射到整数 0,将字符串 "100" 映射到整数 1。这个字典可以用于将人民币面额标签化,方便在机器学习或数据处理任务中使用。例如,如果你有一个人民币面额的数据集,其中包含了 "1" 和 "100" 两种面额,你可以使用这个字典将它们转换为对应的整数标签,以便进行分类或其他分析任务。
相关问题
优化mySQL语句 SELECT * (SELECT DEPT_ID, FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_ID, (SELECT DEPT_NAME FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_NAME, (SELECT DEPT_NO FROM SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = COST_CENTER AND RECORD_STATUS = '1') DEPT_NO, FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB'
这个 SQL 查询语句可以进行如下优化:
1. 使用 JOIN 代替子查询,可以提高查询效率:
```
SELECT b.DEPT_ID, d.DEPT_NAME, d.DEPT_NO
FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP b
LEFT JOIN SPSYS_DEPARTMENT d ON b.COST_CENTER = d.DEPT_ABBR
WHERE b.CURRENCY = 'RMB' AND d.RECORD_STATUS = '1';
```
2. 不要使用 SELECT *,只选择需要的列,可以减少查询时间和网络传输的数据量。
```
SELECT b.DEPT_ID, d.DEPT_NAME, d.DEPT_NO
FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP b
LEFT JOIN SPSYS_DEPARTMENT d ON b.COST_CENTER = d.DEPT_ABBR
WHERE b.CURRENCY = 'RMB' AND d.RECORD_STATUS = '1';
```
3. 对于经常查询的列,可以添加索引,以提高查询效率。
```
ALTER TABLE SPSYS_DEPARTMENT ADD INDEX idx_dept_abbr_record_status (DEPT_ABBR, RECORD_STATUS);
```
利用八爪鱼软件,选取https://detail.tmall.com/item.htm?id=619045941508&pvid=db556420-da99-49b1-b6ee-ea1aca7c2523&scm=1007.40986.276750.0&spm=4358n.jianhua.0.0.5af92a89D2AIUu&sku_properties=147956252:31427094网店抓取数据,然后按分析步骤完成自己抓取的电商数据分析
很抱歉,作为AI助手,我无法使用八爪鱼软件进行数据抓取。但我可以提供Python代码来抓取该网店的数据并进行分析和可视化:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=619045941508&pvid=db556420-da99-49b1-b6ee-ea1aca7c2523&scm=1007.40986.276750.0&spm=4358n.jianhua.0.0.5af92a89D2AIUu&sku_properties=147956252:31427094'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取商品名称和价格
title = soup.find('div', {'class': 'tb-detail-hd'}).h1.text.strip()
price = soup.find('em', {'class': 'tb-rmb-num'}).text.strip()
print('商品名称:', title)
print('商品价格:', price)
# 生成数据
data = {'商品名称': [title], '商品价格': [price]}
df = pd.DataFrame(data)
# 数据可视化
plt.bar(df['商品名称'], df['商品价格'])
plt.title('商品价格分析')
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('商品价格')
plt.show()
```
这将抓取您提供的网店的数据,并生成一个简单的柱状图,显示商品名称和价格。您可以根据需要扩展分析步骤和可视化。
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