筛选出商家表中地址在江苏，浙江，上海，安徽的地区，并给用户表中同样在在江苏，浙江，上海，安徽地区的用户订单打9折

可以使用以下 SQL 语句实现：

UPDATE orders
SET price = price * 0.9
WHERE user_id IN (
    SELECT id
    FROM users
    WHERE province IN ('江苏', '浙江', '上海', '安徽')
)
AND merchant_id IN (
    SELECT id
    FROM merchants
    WHERE address LIKE '%江苏%'
    OR address LIKE '%浙江%'
    OR address LIKE '%上海%'
    OR address LIKE '%安徽%'
);

其中，`users` 表中的 `province` 列表示用户所在省份，`merchants` 表中的 `address` 表示商家地址，`orders` 表中的 `price` 列表示订单价格，`user_id` 和 `merchant_id` 分别表示用户 ID 和商家 ID。这个 SQL 语句将会选出在江苏、浙江、上海、安徽地区的用户，以及这些用户在这些地区的商家的订单，并将订单价格打9折。

相关问题

python在Excel中按条件筛选数据并存入新的表

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并使用条件筛选来创建新的表。

以下是基本的步骤：

1. 安装pandas库：在命令行中输入 `pip install pandas`。

2. 使用pandas库读取Excel文件：使用 `pandas.read_excel()` 方法来读取Excel文件。例如：

   import pandas as pd

   # 读取Excel文件
   df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 按条件筛选数据：使用 `pandas.DataFrame.loc[]` 方法按条件筛选数据。例如：

   # 筛选数据
   filtered_data = df.loc[df['column_name'] == 'condition']

其中，`column_name` 是要筛选的列名，`condition` 是筛选条件。

4. 创建新的Excel文件并保存数据：使用 `pandas.DataFrame.to_excel()` 方法来创建新的Excel文件并保存数据。例如：

   # 创建新的Excel文件并保存数据
   filtered_data.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

其中，`index=False` 表示不将索引列写入Excel文件。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 筛选数据
filtered_data = df.loc[df['column_name'] == 'condition']

# 创建新的Excel文件并保存数据
filtered_data.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

注意：在使用pandas库时，需要将Excel文件放在当前工作目录下，或者指定文件路径。

在MySQL中怎么用where把三个表筛选并连起来

可以使用JOIN语句将三个表连接起来，并使用WHERE子句筛选出符合条件的记录。具体方法如下：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column
JOIN table3 ON table2.column = table3.column
WHERE table1.condition = value
AND table2.condition = value
AND table3.condition = value;

其中，table1、table2和table3为需要连接的三个表，column为连接条件的列，condition为筛选条件的列，value为筛选条件的值。使用JOIN语句将三个表连接起来，使用WHERE子句筛选出符合条件的记录。可以使用*或者具体的列名来选择需要查询的列。