avg(a.event_date is not null)

时间: 2024-06-04 19:10:54 浏览: 10
This expression is not valid on its own as it requires additional context. It appears to be a part of a larger SQL statement or query that is used to calculate the average number of event dates that are not null in a given dataset or table. The syntax of this expression suggests that it is using the AVG function, which is used to calculate the average value of a set of data. The expression inside the AVG function, "a.event_date is not null", is a conditional statement that filters the data to only include records where the event_date column is not null. Overall, this expression is used to calculate the average number of non-null event dates in a dataset or table.
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select avg(if(q2.device_id is not null,1,0)) as avg_ret from (select distinct device_id,date from question_practice_detail) q1 left join (select distinct device_id,date_sub(date,interval 1 day) as date from question_practice_detail) q2 on q1.device_id = q2.device_id and q1.date = q2.date; 优化这段代码

这段代码主要是计算某个时间段内设备的平均留存率。为了优化这段代码,可以考虑以下几个方面: 1. 对子查询进行优化:将子查询中的DISTINCT操作改为GROUP BY操作,同时添加索引以加速查询速度。 2. 对JOIN操作进行优化:使用INNER JOIN代替LEFT JOIN,因为LEFT JOIN会对右表进行全表扫描,而INNER JOIN只会扫描符合条件的记录。 3. 避免使用函数:IF函数会降低查询速度,可以使用CASE WHEN语句代替。 优化后的代码如下所示: ``` SELECT AVG(CASE WHEN q2.device_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS avg_ret FROM ( SELECT device_id, DATE(date) AS date FROM question_practice_detail GROUP BY device_id, DATE(date) ) q1 INNER JOIN ( SELECT DISTINCT device_id, DATE(date - INTERVAL 1 DAY) AS date FROM question_practice_detail ) q2 ON q1.device_id = q2.device_id AND q1.date = q2.date; ``` 需要注意的是,以上优化方案并不一定适用于所有情况,具体还需要根据实际情况进行评估。

SELECT st.s_name, sc.s_score, avg(sc.s_score) from student st left JOIN score sc on st.s_id = sc.s_id GROUP BY sc.s_score HAVING sc.s_score < "60" OR sc.s_score is null返回的不是平均分

非常抱歉,您是对的,我的回答有误。查询语句中的`AVG(sc.s_score)`是为了计算每个分数对应的平均分数,而不是整个结果集的平均分数。如果要查询整个结果集的平均分数,可以使用以下语句: ``` SELECT AVG(sc.s_score) FROM student st LEFT JOIN score sc ON st.s_id = sc.s_id WHERE sc.s_score IS NOT NULL; ``` 这个语句的作用是从学生表和分数表中选择非空分数,使用学生表的s_id和分数表的s_id进行连接,并计算所有非空分数的平均值。希望这次能够正确回答您的问题,感谢您的指正。

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SELECT b.station_name AS stationName, c.standard_name AS standardName, IFNULL( b.address, '' ) AS address, b.longitude AS longitude, b.latitude AS latitude, h.dict_label AS type, e.water_name AS waterName, DATE_FORMAT( a.sample_time, '%Y-%m-%d %H:%i:%S' ) AS sampleTime, IFNULL( g.dict_label, '无' ) AS LEVEL, CONCAT( IFNULL( AVG( CASE i.NAME WHEN 'COD' THEN 0+CONVERT ( a.param_value, CHAR ) END ), "" ), "(", IFNULL( ( SELECT dict_label FROM sys_dict_data WHERE dict_type = "sys_param_status" AND dict_value = AVG( CASE i.NAME WHEN 'COD' THEN CONVERT ( a.param_flag, UNSIGNED ) END ) ), "-" ), ")", "/", IFNULL( AVG( CASE i.NAME WHEN 'COD' THEN 0+CONVERT ( a.tag_status, CHAR ) END ), "" ), "/", IFNULL( AVG( CASE i.NAME WHEN 'COD' THEN 0+CONVERT ( a.mark, CHAR ) END ), "" ) ) AS 'COD' FROM water_data_real AS a LEFT JOIN water_station AS b ON a.station_code = b.station_code LEFT JOIN water_standard AS c ON b.standard_id = c.id LEFT JOIN rl_water_body AS e ON b.water_id = e.id LEFT JOIN ( SELECT dict_label, dict_value FROM sys_dict_data WHERE dict_type = "sys_station_type" ) AS h ON b.type = h.dict_value LEFT JOIN ( SELECT dict_label, dict_value FROM sys_dict_data WHERE dict_type = "water_level" ) AS g ON a.LEVEL = g.dict_value LEFT JOIN water_param_lib AS i ON a.param_code = i.CODE WHERE i.type = '2' AND b.station_code ='0000000002' AND a.sample_time >= '2023-05-23 23:34:44' AND a.sample_time <='2023-05-23 23:36:44' GROUP BY a.qn ORDER BY a.sample_time; Mark值应该是中文,但是通过拼接后的结果是显示0

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0)当中buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()报错'NoneType' object has no attribute 'date'

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