sql 批量修改数据 唯一id是skuid 我需要更新成第一个sku 10 第二个20 第三30
时间: 2024-06-01 18:12:13 浏览: 18
可以使用多个update语句来完成批量修改数据的操作,每个update语句修改一个skuid对应的值,如下所示:
UPDATE 表名 SET 值 = 10 WHERE skuid = 第一个sku的ID;
UPDATE 表名 SET 值 = 20 WHERE skuid = 第二个sku的ID;
UPDATE 表名 SET 值 = 30 WHERE skuid = 第三个sku的ID;
如果需要批量修改多个sku的值,可以使用IN语句来一次性修改多个skuid对应的值,如下所示:
UPDATE 表名 SET 值 = 10 WHERE skuid IN (第一个sku的ID, 第二个sku的ID, 第三个sku的ID);
UPDATE 表名 SET 值 = 20 WHERE skuid IN (第四个sku的ID, 第五个sku的ID, 第六个sku的ID);
UPDATE 表名 SET 值 = 30 WHERE skuid IN (第七个sku的ID, 第八个sku的ID, 第九个sku的ID);
相关问题
hive 如何输出 sku_id#1.0 这个列的数据
Hive 可以通过 SELECT 语句来输出 sku_id。例如,假设有一个名为 table_name 的表,其中包含 sku_id 字段,可以使用以下语句来输出 sku_id:
SELECT sku_id FROM table_name;
这将返回表中所有 sku_id 的值。如果需要按照特定条件筛选 sku_id,可以在 SELECT 语句中添加 WHERE 子句。例如,以下语句将返回 sku_id 大于 100 的记录:
SELECT sku_id FROM table_name WHERE sku_id > 100;
对于Nn个SKU,依次抛出哪些月份的价格是异常值,抛出有三列:sku,月份,价格
要检测异常值,首先需要定义什么是异常值。一般情况下,异常值是指偏离正常分布的数据点,可以通过计算该点与平均值之间的距离来确定是否为异常值。在这个问题中,我们可以采用以下步骤来检测异常值:
1. 对每个SKU分别计算每个月份的平均价格和标准差。
2. 对于每个月份,计算所有SKU的价格的平均值和标准差。
3. 对于每个SKU和月份的组合,计算该价格与该月份所有SKU的平均价格之间的距离,以标准差为单位。如果距离超过某个阈值(如3个标准差),则该价格被认为是异常值。
4. 将所有异常值记录下来,包括SKU、月份和价格。
下面是Python代码的一个例子,用于实现上述步骤:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据,假设数据存储在名为data.csv的文件中,包含三列:sku、month和price
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每个SKU和每个月份的平均价格和标准差
sku_mean = data.groupby('sku')['price'].mean()
sku_std = data.groupby('sku')['price'].std()
month_mean = data.groupby('month')['price'].mean()
month_std = data.groupby('month')['price'].std()
# 计算每个月份所有SKU的平均价格和标准差
overall_mean = data['price'].mean()
overall_std = data['price'].std()
# 计算异常值
threshold = 3.0 # 阈值为3个标准差
outliers = []
for sku in data['sku'].unique():
for month in data['month'].unique():
price = data.loc[(data['sku'] == sku) & (data['month'] == month), 'price'].values[0]
sku_z_score = (price - sku_mean[sku]) / sku_std[sku]
month_z_score = (price - month_mean[month]) / month_std[month]
overall_z_score = (price - overall_mean) / overall_std
if abs(sku_z_score) > threshold or abs(month_z_score) > threshold or abs(overall_z_score) > threshold:
outliers.append({'sku': sku, 'month': month, 'price': price})
# 输出异常值
outliers_df = pd.DataFrame(outliers)
print(outliers_df)
```
这段代码假设数据存储在名为data.csv的文件中,包含三列:sku、month和price。它首先计算每个SKU和每个月份的平均价格和标准差,然后计算每个月份所有SKU的平均价格和标准差。接下来,它遍历所有SKU和月份的组合,计算每个价格与该月份所有SKU的平均价格之间的距离,并检查距离是否超过了阈值。如果是,则该价格被认为是异常值,并记录下来。最后,它输出所有异常值的SKU、月份和价格。
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