drop table hs.ls_yz_jizhan_1226; create table hs.ls_yz_jizhan_1226 as的使用及注意事项
时间: 2023-08-03 14:03:09 浏览: 44
"Drop Table" 和 "Create Table As" 是 SQL 中的两种语句,用于删除和创建表格。在使用这些语句时,需要注意以下事项:
1. "Drop Table" 语句会永久删除表格中的数据,因此需要谨慎操作,建议在使用之前备份数据。
2. "Create Table As" 语句会创建一个新表格,并将另一个表格的数据复制到新表格中。在使用这个语句时,需要确保复制的表格的结构和数据符合要求。
3. 在使用这些语句时,需要注意权限问题,只有具有足够权限的用户才能执行这些操作。
4. 在使用 "Create Table As" 语句时,需要注意新表格的名称和位置,确保不会覆盖已有的表格或者文件。
下面是具体的操作步骤:
1. 使用 "Drop Table" 语句删除目标表格,例如:
```
DROP TABLE hs.ls_yz_jizhan_1226;
```
2. 使用 "Create Table As" 语句创建新表格,并复制数据到新表格中,例如:
```
CREATE TABLE hs.ls_yz_jizhan_1226 AS
SELECT *
FROM other_table;
```
其中,"other_table" 是你想要复制数据的表格的名称,这里可以根据实际情况进行修改。
需要注意的是,在使用这些语句时,需要非常谨慎,避免误操作导致数据的丢失或者损坏。同时,建议在操作之前备份数据,以便出现问题时可以恢复数据。
相关问题
drop table hs.ls_yz_jizhan_1226; create table hs.ls_yz_jizhan_1226 as
这是两条 SQL 语句,第一条是 "Drop Table" 语句,用于删除名为 "hs.ls_yz_jizhan_1226" 的表格。第二条是 "Create Table As" 语句,用于创建一个名为 "hs.ls_yz_jizhan_1226" 的新表格,并复制另一个表格的数据到新表格中。
具体操作如下:
```
-- 删除名为 "hs.ls_yz_jizhan_1226" 的表格
DROP TABLE hs.ls_yz_jizhan_1226;
-- 创建名为 "hs.ls_yz_jizhan_1226" 的新表格,并复制另一个表格的数据到新表格中
CREATE TABLE hs.ls_yz_jizhan_1226 AS
SELECT *
FROM other_table;
```
其中,"other_table" 是你想要复制数据的表格的名称,这里可以根据实际情况进行修改。需要注意的是,"Create Table As" 语句创建的新表格的结构和数据都是从另一个表格中复制过来的,因此需要确保这个表格的结构和数据符合要求。
1.数据准备 1.1使用Python中的pandas库读取基站信息。 1.2对数据进行清洗和预处理,包括去重、缺失值处理等。 2. 根据掉话率公式统计各基站的掉话率,并按降序排序,找出掉话率最高的前20个基站。 统计基站掉话率,并按照掉话率降序排序。 • 按imei(基站编号)进行分组,在组内分别完成两个字段的聚合,即每一个基站的掉话总时长sum(drop_num)并命名为sdrop和每个基站的通话总时长sum(duration)并起别名为sdura。 • 再用每个基站的掉话总时长除以通话总时长,即sum(drop_num)/sum(duration),即可统计出每个基站的掉话率,起别名为drop_rate。 • 最后将结果保存至jizhan_result表中。
以下是使用 Pandas 库读取基站信息、清洗和预处理数据,并统计基站掉话率的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取基站信息
df = pd.read_csv('cell_info.csv')
# 数据清洗和预处理
df = df.drop_duplicates(subset=['imei', 'ph_num']) # 去重
df = df.dropna() # 处理缺失值
# 统计基站掉话率
df['sdrop'] = df['drop_num'].groupby(df['imei']).transform('sum') # 统计每个基站的掉话总时长
df['sdura'] = df['duration'].groupby(df['imei']).transform('sum') # 统计每个基站的通话总时长
df['drop_rate'] = df['sdrop'] / df['sdura'] # 计算每个基站的掉话率
result = df[['imei', 'drop_rate']].drop_duplicates().sort_values(by='drop_rate', ascending=False).head(20) # 按掉话率降序排序,取前20个基站
# 输出结果
print(result)
# 保存结果至数据库
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')
result.to_sql('jizhan_result', engine, if_exists='replace', index=False)
```
其中,`cell_info.csv` 是基站信息文件,文件中包括了时间、设备 IMEI 号、基站 ID、电话号码、呼叫次数、掉话次数、通话时长等信息。通过 Pandas 库读取数据后,可以使用 `drop_duplicates` 函数去重,使用 `dropna` 函数处理缺失值。接着,使用 `groupby` 函数按 IMEI 号分组,分别统计每个基站的掉话总时长和通话总时长。最后,将掉话总时长除以通话总时长,即可得到每个基站的掉话率。最后,使用 `sort_values` 函数按掉话率降序排序,取前 20 个基站,并将结果保存至数据库中。