#3.根据ods_*.csv贴源层数据，从表中取出MEMBER_NO、WORK_CITY、WORK_PROVINCE、WORK_COUNTRY、AGE等5个字段 代码

在Python中，如果你使用Pandas库来处理CSV文件，你可以使用`read_csv`函数读取文件，然后通过列名提取所需字段。这里有一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设ods_*.csv文件位于当前工作目录下
# 如果不在，需要提供完整的路径
data = pd.read_csv('ods_*.csv')

# 提取指定字段
member_data = data[['MEMBER_NO', 'WORK_CITY', 'WORK_PROVINCE', 'WORK_COUNTRY', 'AGE']]

上述代码首先导入了`pandas`，然后读取名为`ods_*.csv`的所有CSV文件（通配符*表示匹配任意文件）。然后，它创建了一个DataFrame `data`，最后通过列表索引的方式，选择了`MEMBER_NO`、`WORK_CITY`、`WORK_PROVINCE`、`WORK_COUNTRY`和`AGE`这五个字段并存储到新的DataFrame `member_data`中。

注意，`read_csv`默认会将第一行作为列名，如果没有设置列名，则需要额外指定`header=None`。如果CSV文件中有缺失值，记得检查一下`member_data`是否有缺失值，或者在读取时添加适当的处理机制。

相关问题

在DB2里SELECT A.*,B.* FROM BSAMMOMMBW.T_ODS_TMMBWMA96 A, BSAMMOOMPO.T_ODS_TOMPOMA01 B where A.MAT_NO = C.MAT_NO的具体用法

这个SQL语句在DB2数据库中用于合并两个表T_ODS_TMMBWMA96(A)和T_ODS_TOMPOMA01(B)的列。`A.*`和`B.*`表示选择A表的所有列以及B表的所有列。`JOIN`操作通常用于这里，但是由于语法看起来像是逗号分隔的多个表，这可能是早期版本的DB2或者某种非标准用法，实际上应该是使用了某种并集操作或者是在单个查询中嵌套了两个表。

具体来说，它会查找A表中的MAT_NO字段与C表中的MAT_NO相等的行，并将这两张表的所有列组合在一起。然而，如果C表不在上下文中给出，那么这可能不是一个完整的连接查询，而是假设C表已经被其他地方引用过，并且已经包含了需要匹配的MAT_NO值。

正确的JOIN语法可能会是这样的：

SELECT A.*, B.*
FROM BSAMMOMMBW.T_ODS_TMMBWMA96 A
JOIN BSAMMOOMPO.T_ODS_TOMPOMA01 B ON A.MAT_NO = C.MAT_NO

如果没有明确的`JOIN`关键字或者外部的`C`表，这种写法可能不太规范，实际应用中需要确认是否正确理解了意图。

select a. id as 非业务主键, a.created_at as 创建时间, a.update_at as 更新时间, a.attend as 是否上课, a.paid as 重修费是否支付, a.turn as 选课轮次, b.name as 修读类别, c.name as 选课方式, d.fullname as 教学任务班, e.code as 学号, f.name as 课程名称, g.school as 学年度, g.season as 开课季 from ods.ods_t_jw_t_course_takes a left join ods.ods_t_jw_hb_course_take_types b on a.course_take_type_id=b.id, left join ods.ods_t_jw_hb_election_modes c on a.election_mode_id=c.id, left join ods.ods_t_jw_t_lessons d on a.lesson_id=d.id, left join ods.ods_t_jw_c_students e on a. std_id=e.id, left join ods.ods_t_jw_t_courses f on a.course_id=f.id, left join ods.ods_t_jw_c_semesters g on a.semester_id=g.id;

这是一个SQL语句，包含了多个表的连接操作。具体来说，这个SQL语句从名为ods_t_jw_t_course_takes的表中查询数据，并将该表与其他6个表进行了左连接操作。连接的条件包括多个列名和表名。

这个SQL语句的目的是查询学生选课信息，并将不同表中的字段组合在一起。其中，a.id、a.created_at、a.update_at、a.attend、a.paid、a.turn、b.name、c.name、d.fullname、e.code、f.name、g.school和g.season分别代表不同的字段，可以根据需要进行调整和筛选。

需要注意的是，在这个SQL语句中，有一个逗号在left join ods.ods_t_jw_hb_course_take_types b on a.course_take_type_id=b.id之后，需要将其删除，否则会导致语法错误。正确的写法是：

select a.id as 非业务主键, a.created_at as 创建时间, a.update_at as 更新时间, a.attend as 是否上课, a.paid as 重修费是否支付, a.turn as 选课轮次, b.name as 修读类别, c.name as 选课方式, d.fullname as 教学任务班, e.code as 学号, f.name as 课程名称, g.school as 学年度, g.season as 开课季 
from ods.ods_t_jw_t_course_takes a  
left join ods.ods_t_jw_hb_course_take_types b on a.course_take_type_id=b.id 
left join ods.ods_t_jw_hb_election_modes c on a.election_mode_id=c.id 
left join ods.ods_t_jw_t_lessons d on a.lesson_id=d.id 
left join ods.ods_t_jw_c_students e on a.std_id=e.id 
left join ods.ods_t_jw_t_courses f on a.course_id=f.id 
left join ods.ods_t_jw_c_semesters g on a.semester_id=g.id;

这样就可以正确执行该SQL语句，查询所需的结果。