add_month(a || '01',3)

时间: 2024-01-05 08:35:16 浏览: 35
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。

DATE_ADD(a.registration_date, INTERVAL 1 MONTH)

在 SQL 中,`DATE_ADD()` 函数用于对日期进行加法操作。它接受两个参数:日期和一个时间间隔。`INTERVAL` 关键字用于指定时间间隔的单位。 在你提供的示例中,`DATE_ADD(a.registration_date, INTERVAL 1 MONTH)` 是将 `a.registration_date` 字段的值增加一个月。具体来说,它会计算出 `a.registration_date` 加上一个月后的日期。 这个函数可以用于各种日期操作,例如计算未来的日期、计算过去的日期、增加或减少指定的时间间隔等。通过调整参数,你可以根据具体需求对日期进行灵活的处理。

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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代码修改

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。

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