user_act表中对time处理，提取成日期形式并保存为新的一列，表头为date

好的，这个问题很简单。您可以使用MySQL中的日期函数将time列转换为日期形式，并使用ALTER TABLE命令添加一个名为“date”的新列，具体语法如下：

ALTER TABLE user_act ADD COLUMN date DATE;
UPDATE user_act SET date = DATE(FROM_UNIXTIME(time));

这将把time列的值从UNIX时间戳转换为日期，并将其放入新的date列中。

相关问题

用python,user_act表中对time处理，提取成日期形式并保存为新的一列，表头为date

好的，这个问题我可以回答。你可以使用 pandas 库中的 to_datetime 函数将 user_act 表中的 time 列转换为日期格式，并将转换后的日期保存为一个新的列，例如可以这样写代码：

import pandas as pd

# 读取 user_act 表并进行日期转换
user_act = pd.read_csv('user_act.csv')
user_act['date'] = pd.to_datetime(user_act['time']).dt.date

# 将转换后的表保存为新文件
user_act.to_csv('user_act_with_date.csv', index=False)

其中，'user_act.csv' 是原始数据文件名，'date' 是新的日期列名，'user_act_with_date.csv' 是保存日期转换后表格的文件名。

用python绘制折线图，数据为user_act表中action_type中数字为1的在时间维度上的分布情况。其中横轴为时间节点，取自user_act标的time字段，纵轴为该行为发生的数量

您好！对于您的问题，我可以给您提供一些代码来绘制折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
user_act = pd.read_csv("user_act.csv")

# 筛选出 action_type 为 1 的数据
action_type_1 = user_act[user_act["action_type"] == 1]

# 将 time 字段的数据转为时间戳，并设置为索引
action_type_1["time"] = pd.to_datetime(action_type_1["time"])
action_type_1.set_index("time", inplace=True)

# 对时间维度上的分布情况进行统计
count_by_date = action_type_1.groupby(by=[action_type_1.index.date])["action_type"].count()

# 绘制折线图
plt.plot(count_by_date)
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Count of Action Type 1")
plt.show()

希望这能对您有所帮助！如果您有其他的问题，也可以继续向我提问。