add_month(a || '01',3)

时间: 2024-01-05 17:35:16 浏览: 104
你的问题是如何在给定日期的基础上添加三个月。要实现这个功能,你可以使用以下方法: 1. 首先,将日期字符串转换为日期对象。在这个例子中,你可以使用类似于`TO_DATE(a || '01', 'YYYYMMDD')`的方法将字符串转换为日期对象。 2. 接下来,使用日期对象的加法运算符将三个月添加到日期上。在Oracle数据库中,你可以使用`INTERVAL '3' MONTH`来表示三个月的时间间隔。 3. 最后,将结果日期对象转换回字符串格式。你可以使用类似于`TO_CHAR(result_date, 'YYYYMMDD')`的方法将日期对象转换为字符串。 请注意,这是一个针对Oracle数据库的示例。如果你使用的是其他数据库,请根据该数据库的函数和语法进行相应调整。
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sql语句replace(add_month(to_date(a.ds,'yyyymmdd'),-11),'-','')是什么意思

这是一条 SQL 语句,它的作用是将字段 a.ds 的值从 yyyymmdd 的格式转换为没有中划线的格式并减去11个月。具体而言,它使用 add_month 函数将 a.ds 转换为日期格式,然后减去 11 个月,并使用 replace 函数将中划线替换为空格。

修改完整版的sql存储(积分兑换脚本),改写出可执行的shell create procedure "rptdev"."sp_wjq_jf_value_dhfz_show"( in @data_date integer default cast("dateformat"("now"()-1,'yyyymmdd') as integer), in @is_run_flag1 integer default 1, in @is_run_flag2 integer default 10 ) on exception resume /****************************************************************** -- Purpose : 兑换积分分析报表 -- Auther: xxx -- Date : 20210923 *******************************************************************/ begin declare @stat_date varchar(8); --统计日期 declare @month_id integer; --统计月份 declare @month_first_date varchar(8); --统计月的第一天 declare @month_last_date varchar(8); --统计月的最后一天 declare @last_month_first_date varchar(8); --上月的第一天 declare @last_month_last_date varchar(8); --上月的最后一天 declare @last_month integer; --上月 declare @last_last_month integer; --上上月 declare @last_month_this_day varchar(8); --上月当天 declare @last_year_this_month integer; --上年当月 declare @this_year_first_month integer; --本年首月 declare @last_year_last_month integer; --上年尾月 set @stat_date = convert(varchar(8),@data_date); set @month_id = @data_date/100; set @month_first_date = "dateformat"(@data_date,'yyyymm01'); --统计月的第一天 set @month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); --统计月的最后一天 set @last_month_first_date = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,@data_date),'yyyymm01'); --上月第一天 set @last_month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); set @last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-1,@data_date),'yyyymm') as integer); --上月 set @last_last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-2,@data_date),'yyyymm') as integer); --上上月 set @last_month_this_day = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,convert(date,@data_date)),'yyyymmdd'); --上月当天 set @last_year_this_month = convert(integer,"dateformat"("dateadd"("yy",-1,@last_month_this_day),'yyyymm')); --上年当月 set @this_year_first_month

Here's a modified version of the SQL code in a shell script that can be executed: ``` #!/bin/bash mysql -u <username> -p<password> -e "CREATE PROCEDURE rptdev.sp_wjq_jf_value_dhfz_show( IN data_date INTEGER DEFAULT CAST(DATE_FORMAT(NOW() - INTERVAL 1 DAY, '%Y%m%d') AS INTEGER), IN is_run_flag1 INTEGER DEFAULT 1, IN is_run_flag2 INTEGER DEFAULT 10 ) BEGIN DECLARE stat_date VARCHAR(8); DECLARE month_id INTEGER; DECLARE month_first_date VARCHAR(8); DECLARE month_last_date VARCHAR(8); DECLARE last_month_first_date VARCHAR(8); DECLARE last_month_last_date VARCHAR(8); DECLARE last_month INTEGER; DECLARE last_last_month INTEGER; DECLARE last_month_this_day VARCHAR(8); DECLARE last_year_this_month INTEGER; DECLARE this_year_first_month INTEGER; DECLARE last_year_last_month INTEGER; SET stat_date = CONVERT(VARCHAR(8), data_date); SET month_id = data_date / 100; SET month_first_date = DATE_FORMAT(data_date, '%Y%m01'); SET month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL 1 MONTH), '%Y%m01'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m%d'); SET last_month_first_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m01'); SET last_month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL 1 MONTH), '%Y%m01'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m%d'); SET last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m') AS INTEGER); SET last_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -2 MONTH), '%Y%m') AS INTEGER); SET last_month_this_day = DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), '%Y%m%d'); SET last_year_this_month = CONVERT(INTEGER, DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_this_day, INTERVAL -1 YEAR), '%Y%m')); SET this_year_first_month = CAST(DATE_FORMAT(CONCAT(YEAR(data_date), '0101'), '%Y%m') AS INTEGER); SET last_year_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(CONCAT(YEAR(data_date), '0101'), INTERVAL -1 DAY), '%Y%m') AS INTEGER); END;" ``` Note: Replace `<username>` and `<password>` with your MySQL username and password respectively.
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1,12,3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码插入,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

SELECT PIS.SHOW_FLT_DETAIL AS SHOW_FLT_DETAIL -- new , PIS.SHOW_AWB_DETAIL AS SHOW_AWB_DETAIL -- new , PIS.DISPLAY_AIRLINE_CODE AS CARRIER_CODE , DECODE(PIS.REVERT_FLOW,'N',PIS.FLOW_TYPE,DECODE(PIS.FLOW_TYPE,'I','E','I')) AS FLOW_TYPE , PIS.SHIP_TO_LOCATION AS SHIP_TO_LOCATION , PIS.INVOICE_SEQUENCE AS INVOICE_SEQUENCE , PFT.FLIGHT_DATE AS FLIGHT_DATE , PFT.FLIGHT_CARRIER_CODE AS FLIGHT_CARRIER_CODE , PFT.FLIGHT_SERIAL_NUMBER AS FLIGHT_SERIAL_NUMBER , PFT.FLOW_TYPE AS AIRCRAFT_FLOW , FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE AS AIRCRAFT_SERVICE_TYPE , PPT.AWB_NUMBER AS AWB_NUMBER , PPT.WEIGHT AS WEIGHT , PPT.CARGO_HANDLING_OPERATOR AS CARGO_HANDLING_OPERATOR , PPT.SHIPMENT_PACKING_TYPE AS SHIPMENT_PACKING_TYPE , PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE AS SHIPMENT_FLOW_TYPE , PPT.SHIPMENT_BUILD_TYPE AS SHIPMENT_BUILD_TYPE , PPT.SHIPMENT_CARGO_TYPE AS SHIPMENT_CARGO_TYPE , PPT.REVENUE_TYPE AS REVENUE_TYPE , PFT.JV_FLIGHT_CARRIER_CODE AS JV_FLIGHT_CARRIER_CODE , PPT.PORT_TONNAGE_UID AS PORT_TONNAGE_UID , PPT.AWB_UID AS AWB_UID , PIS.INVOICE_SEPARATION_UID AS INVOICE_SEPARATION_UID , PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AS FLIGHT_TONNAGE_UID FROM PN_FLT_TONNAGES PFT , FZ_AIRLINES FA , PN_TONNAGE_FLT_PORTS PTFP , PN_PORT_TONNAGES PPT , FF_AIRCRAFT_SERVICE_TYPES FAST , SR_PN_INVOICE_SEPARATIONS PIS --new , SR_PN_INVOICE_SEP_DETAILS PISD--new , SR_PN_INV_SEP_PORT_TONNAGES PISPT --new WHERE PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN ADD_MONTHS(SYSDATE,-1) ELSE ADD_MONTHS(:rundate,-1) END, 'MON') AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE < trunc( CASE :rundate WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END, 'MON') AND PFT.TYPE IN ('C', 'F') AND PFT.RECORD_TYPE = 'M' AND (PFT.TERMINAL_OPERATOR NOT IN ('X', 'A') OR (PFT.TERMINAL_OPERATOR <> 'X' AND FA.CARRIER_CODE IN (SELECT * FROM SPECIAL_HANDLING_AIRLINE) AND PPT.REVENUE_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_REVENUE_TYPE) AND PPT.SHIPMENT_FLOW_TYPE IN (SELECT * FROM SPECIAL_SHIPMENT_FLOW_TYPE) AND PFT.FLIGHT_OPERATION_DATE >= (select EFF_DATE from SPECIAL_HANDLING_EFF_DATE) )) AND PFT.DELETING_DATETIME IS NULL AND FA.AIRLINE_UID = PFT.AIRLINE_UID AND FA.DELETING_DATETIME IS NULL AND PTFP.FLIGHT_TONNAGE_UID = PFT.FLIGHT_TONNAGE_UID AND PTFP.RECORD_TYPE = 'M' AND PTFP.DELETING_DATETIME IS NULL AND PPT.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID (+)= PTFP.TONNAGE_FLIGHT_PORT_UID AND PPT.RECORD_TYPE (+)= 'M' AND PPT.DISCREPANCY_TYPE (+)= 'NONE' AND PPT.ADJUSTMENT_INC_FLAG (+)= 'Y' AND PPT.DELETING_DATETIME (+) IS NULL AND FAST.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID = PFT.AIRCRAFT_SERVICE_TYPE_UID AND FAST.DELETING_DATETIME IS NULL AND PIS.TEMPORAL_NAME = TO_CHAR((CASE :rundate --new WHEN TO_DATE('01/01/1900', 'DD/MM/YYYY') THEN TRUNC(SYSDATE) ELSE TRUNC(:rundate) END ), 'YYYYMM') || '00' AND PIS.INVOICE_SEPARATION_UID = PISD.INVOICE_SEPARATION_UID --new AND PISD.INVOICE_SEP_DETAIL_UID = PISPT.INVOICE_SEP_DETAIL_UID --new AND PISPT.PORT_TONNAGE_UID = PPT.PORT_TONNAGE_UID --new AND PIS.PRINT_SUPPORTING_DOC = 'Y';上面是oracle的写法,请转成spark SQL的写法。

create table $x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550 as select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation, left(Test_Timestamp,7) as month, cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps,sum(test_samples) as samples from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where Radio_RXLevel>=-150 and Radio_RXLevel<=-10 and Radio_Network_Generation!='WiFi' and traffic_direction='Downlink' and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) and left(test_timestamp,7) in (left(cast(months_add(now(),0) as string),7), left(cast(months_add(now(),-1) as string),7), left(cast(months_add(now(),-2) as string),7), left(cast(months_add(now(),-3) as string),7), left(cast(months_add(now(),-4) as string),7), left(cast(months_add(now(),-5) as string),7), left(cast(months_add(now(),-6) as string),7)) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,grid_longitude,grid_latitude ;解析一下这个算法脚本

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