df_temp＝df_list

df_temp=df_list，这行代码是将一个名为df_list的数据框（DataFrame）赋值给了另一个名为df_temp的数据框。这样，df_temp和df_list指向同一份数据，任意一方对数据进行了修改，另一方的数据也会相应改变。可以理解为是将df_list的指针指向了df_temp的地址。因此，在修改df_temp时，需要注意是否会对df_list造成影响。

相关问题

请问以下代码有何问题？ try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()

这段代码存在一些问题：

1. 引入的库`pandas`和`pymysql`没有看到在哪里导入，需要在代码开头进行导入。

2. 在执行SQL语句时，没有使用参数化查询，容易出现SQL注入漏洞。应该使用参数化查询，例如使用`cursor.execute(sql, params)`方法。其中`params`是一个元组或字典类型，用于替换SQL语句中的参数。

3. 在`try`语句块中，如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则会执行`else`语句块，但是该语句块中没有对`df_upload`进行处理，会导致后面的代码出现错误。

4. 在`else`语句块中，如果使用`cursor`对象进行数据库操作，则应该在操作完成后调用`cursor.close()`方法释放资源。

5. 在`except`语句块中，`error = error`这行代码没有实际作用，应该删除。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import pymysql

try:
    db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST')
    
    if y == "岗位费用":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value')
    elif y == "年度项目月份工时":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value')
        
    df_upload = df_upload.dropna()
    df_upload = df_upload.drop_duplicates()
    df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())]
    
    else:
        sql = "delete from COST.{} where project = %s;".format(upload_name)
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute(sql, (project_name,))
        cursor.close()
        
        col_names = list(df_upload)
        for col in col_names:
            df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False)
            
        df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)

except Exception as e:
    db.rollback()
    msg = str(e)[0:100]

else:
    db.commit()

finally:
    db.close()

在上面的代码中，我们首先导入了`pandas`和`pymysql`库。在`try`语句块中，我们首先创建了一个数据库连接`db`，然后根据不同的条件对`df_upload`进行处理。如果`y`等于"岗位费用"，则使用`pd.melt()`方法进行数据重构。如果`y`等于"年度项目月份工时"，则使用`pd.melt()`方法和`temp`变量进行数据重构。然后对数据进行清洗，去除空值和重复值，以及`value`列中的0值和空值。

如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则执行`else`语句块。在该语句块中，我们使用参数化查询的方式执行SQL语句，避免了SQL注入漏洞。然后将`df_upload`中的数据类型转换为字符串类型，并使用`df_upload.to_sql()`方法将数据写入数据库。

在`except`语句块中，如果出现异常，则会回滚事务并输出错误信息。在`else`语句块中，如果没有出现异常，则会提交事务。最后在`finally`语句块中，关闭数据库连接。

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 `__temp_df` 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 `return_data` 字典的 `goods` 键下。

首先，根据条件 `__temp_df['show_name'] == '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df1` 中。如果 `__df1` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `name` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。否则，保留 `__df1` 的 `name`、`show_name` 和 `buy_num` 列。

接着，根据条件 `__temp_df['show_name'] != '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df2` 中。如果 `__df2` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `gt_uuid` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。然后，将 `__df2` 与一个包含列名为 `['gt_uuid', 'goods_name']` 的 DataFrame 进行左连接，并将结果存储在 `__df2` 中。最后，保留 `__df2` 的 `goods_name`、`show_name` 和 `buy_num` 列，并将列名 `goods_name` 改为 `name`。

接下来，通过合并 `__df1` 和 `__df2` 构成新的数据框 `__temp_df`。之后，删除 `__df1` 和 `__df2` 变量。

然后，对 `__temp_df` 进行列名的重命名，将 `name` 改为 `goods_name`，`show_name` 改为 `gc_name`，`buy_num` 改为 `num`。将 `__temp_df` 按照 `num` 降序排序。

接着，将 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `goods_list` 键下。再次对 `__temp_df` 进行处理，只保留 `gc_name` 和 `num` 两列，并进行数据透视操作，按照 `gc_name` 分组，计算 `num` 的总和，并重置索引。最后，将结果按照 `num` 降序排序。

最后，将处理后的 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `gc_list` 键下。最后，删除 `__temp_df` 变量。