SELECT * FROM `mkt_core`.`stk_asset_info` where asset_id = '00700.HK' ORDER BY update_time limit 1, 10 有什么问题吗

时间: 2023-05-28 21:03:18 浏览: 153
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MTK_Roadmap.rar_2012 MTK Roadmap_The Road_mkt_mtk 2012 roadmap_m

这条SQL语句中的limit语句有些问题。应该改为：SELECT * FROM `mkt_core`.`stk_asset_info` where asset_id = '00700.HK' ORDER BY update_time limit 10 offset 1。其中，offset表示跳过的行数，limit表示需要查询的行数。
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SELECT pro.po_order_id AS 'poOrderId',pro.mkt_pd_promotion_id AS 'promotionId' FROM po_det_promotion pro INNER JOIN po_order_det det ON det.id = pro.po_order_det_id WHERE pro.discount_type = 1 AND det.buy_type = 1 AND pro.po_order_id IN <foreach collection="orderIds" item="id" open="(" separator="," close=")" > #{id} </foreach>

它的功能是从 po_det_promotion 表和 po_order_det 表中选取符合条件的数据，并返回 po_order_id 和 mkt_pd_promotion_id 两个列的值。其中，po_det_promotion 表中的 discount_type 列需要等于 1，po_...

import numpy as np import pandas as pd fund_nav=pd.read_excel("FUND_NAV_PFM.xlsx") factors_df=pd.read_excel("STK_MKT_THRFACDAY.xlsx") import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula as smf import statsmodels.stats.api as sms premium_array=np.array(factors_df.loc[:,"RiskPremium1"]) premium2_array=np.array(factors_df.loc[:,"RM2"]) SMB_array=np.array(factors_df.loc[:,"SMB1"]) SMB2_array=np.array(factors_df.loc[:"SMB2"]) HML_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML1"]) HML2_array=np.array(factors_df.loc[:,"HML2"]) exceed_array=np.array(fund_nav.loc[:,"PRE"]) X=np.c_[premium_array,premium2_array,SMB_array,SMB2_array,HML_array,HML2_array] print(X)

这段代码使用了Python中的numpy、pandas和statsmodels库，读取了两个Excel文件"FUND_NAV_PFM.xlsx"和"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"。其中，"FUND_NAV_PFM.xlsx"文件中包含了基金净值数据，"STK_MKT_THRFACDAY.xlsx"文件...

select count （*） from ${DW_E_ORD_RIGHT_MKT_ORD_D} a where ACTID in (10164、10752、10480、10264、10265) left join ${DIM_RIGHT_MKT_PROD_INFO_D} c on a.SKUID = c.SKUID where SALES_TYPE = 0 and VIP_RULE = 1 and ACTIVITY_TYPE = 2

这是一个 SQL 查询语句，意思是查询表 DW_E_ORD_RIGHT_MKT_ORD_D 中 ACTID 字段值为 10164、10752、10480、10264、10265 的记录数，同时左连接 DIM_RIGHT_MKT_PROD_INFO_D 表，条件为 DW_E_ORD_RIGHT_MKT_ORD_D 表中...

full_data['log_mkt_cap'] = full_data.groupby('date')['log_mkt_cap'].apply(lambda x: Standardization(Depolarization(x,5)))

根据你提供的代码，它的作用是在 full_data DataFrame 中创建一个名为 log_mkt_cap 的新列，该列的值是对 log_mkt_cap 列进行了一系列处理后的结果。 首先，代码使用 groupby() 方法按照 'date' 列对 ...

dim(src)[1] lm.test1<-lm(RM000006~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test1) #残值抽样 resid<-residuals(lm.test1) summary(resid) install.packages("sampling") library("sampling") # 创建空向量 results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n

2. lm.test1 (RM000006~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src)：这段代码使用线性回归模型，以 RM000006 作为因变量，mkt、smb、hml、rmw、cma 作为自变量，拟合了一个线性回归模型，并将结果保存在 lm.test...

SELECT settlement_date settlementDate, unique_identification uniqueIdentification, batch_id batchId, participant_id participantId, participant_name participantName, participant_type participantType, participant_code participantCode, administrative, credit_code creditCode, solidify_type solidifyType, involved_power_grid involvedPowerGrid, nature_enterprise natureEnterprise, phone, company_phone companyPhone, bank, account_name accountName, account, status, enter_time enterTime, left_time leftTime, is_market isMarket, participant_area_code participantAreaCode, trading_industry_type tradingIndustryType, enterprise_type enterpriseType, market_id marketId, mkt_account_number mktAccountNumber, mkt_account_name mktAccountName, gdj, city_burean cityBurean, ele_address eleAddress, account_voltage accountVoltage, electricity_type electricityType, file_update_time fileUpdateTime, industry_type industryType, hi_energy_consumption hiEnergyConsumption, installed_capacity installedCapacity, run_cap runCap, temporary_electric_flag temporaryElectricFlag, account_area_code accountAreaCode, account_status accountStatus, account_runstatus accountRunstatus, meter_id meterId, meter_code meterCode, meter_name meterName, meter_credit_code meterCreditCode, sbs_account_number sbsAccountNumber, sbs_account_name sbsAccountName, meter_area_code meterAreaCode, meter_status meterStatus, meter_runstatus meterRunstatus, meter_voltage meterVoltage, meter_electricity_type meterElectricityType, push_status pushStatus FROM mm_user_participant_day_hn where settlement_date Between '2023-04-01' and '2023-04-31' AND (solidify_type = '02' or solidify_type = '03');帮我优化一下性能

针对这个 SQL 查询语句，以下是几个可能的性能优化建议： 1. 索引优化：根据查询条件，可以考虑为 settlement_date、solidify_type 字段添加索引，加快查询速度。 2. 减少返回字段数量：查询语句中使用了大量的...

发生异常: ValueError setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (300, 2) + inhomogeneous part. File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\数据处理.py", line 20, in Depolarization x_m = np.nanmedian(series) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\数据处理.py", line 137, in <module> full_data['log_mkt_cap']=full_data.groupby('date')['log_mkt_cap'].apply(Standardization(Depolarization(full_data.groupby('date')['log_mkt_cap'],5))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (300, 2) + inhomogeneous part.

full_data['log_mkt_cap'] = full_data.groupby('date')['log_mkt_cap'].transform(lambda x: Depolarization(x, 5)) 这里使用 transform() 函数将每个分组中的 'log_mkt_cap' 列传递给 Depolarization()...

results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }

根据你的代码，你正在进行一个循环，循环次数为1000次。在每次循环中，你从 resid 中随机抽取485个样本，然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。 在每次循环中，你计算了回归模型的摘要统计信息，并提取了截距...
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上面的sql执行后报错 对于表"a",丢失FROM子句项 LINE 7: ...id) DO UPDATE SET chrg_current_mon = sum(coalesce(a.chrg_cur. 怎么解决

这个错误提示表明在SQL语句的某个地方，查询引擎未能找到"FROM"子句引用的表"a"。考虑到上下文，这里的"a"应该是之前的"i_out_mkt_yikeliubiao_serv_chrg_owe_v"，但在拼写上似乎有误。可能是你在SET部分试图直接...

已有代码如下，请在此基础上完成。import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader as pdr import statsmodels.api as sm pf25 = pdr.get_data_famafrench("25_Portfolios_5x5", start="07/1963", end="06/2022") factor = pdr.get_data_famafrench("F-F_Research_Data_Factors", start="1963/07", end="2022/06") pf25_x = pd.merge(pf25[0], factor[0], how="left", left_index=True, right_index=True) for i in range(0, 25): pf25_x.iloc[:,i] = pf25_x.iloc[:,i] - pf25_x["RF"] x = sm.add_constant(factor[0]["Mkt-RF"]) beta = [] for i in range(0, 25): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[:,i], x).fit() beta.append(lm.params["Mkt-RF"]) x = sm.add_constant(beta) g0, g1 = [], [] for i in range(0, len(pf25_x)): lm = sm.OLS(pf25_x.iloc[i,:-4], x).fit() g0.append(lm.params["const"]) g1.append(lm.params["x1"]) g0_coef = np.mean(g0) g1_coef = np.mean(g1) g0_std = np.std(g0, ddof=1) g1_std = np.std(g1, ddof=1) g0_t = np.mean(g0) / (np.std(g0, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0]))) g1_t = np.mean(g1) / (np.std(g1, ddof=1)/np.sqrt(len(factor[0])))

g0_correction = alpha + (alpha - 1) * np.dot(beta_correction.T, np.dot(inv_cov_mat, beta_correction)) * (np.var(beta_correction) / np.var(factor[0]["Mkt-RF"])) g1_correction = np.mean(g1) # 计算...

(cx_Oracle.DatabaseError) ORA-12899: value too large for column "FDC_UTMGR"."T_R_XH_120_AM03"."ISSUE_DATE" (actual: 19, maximum: 10) [SQL: INSERT INTO FDC_UTMGR.T_R_XH_120_AM03 (FDATE,FILE_DATE,FUND_CODE,MKT_VALUE,COST_VALUE,BOND_RATING,ISSUER_RATING,MGR_NAME,MGR_TYPE,FUND_NAME,REPORT_CODE,BOND_TYPE,BOND_ABBR,BOND_CODE,ISSUE_DATE,DUE_DATE,CUR_VALUE) VALUES ('20230601','20230601','PRD000004457','201317570','198194661.4','级别失效','AAA','嘉实基金管理有限公司','基金公司','嘉实基金建设银行安鑫配置2号单一资产管理计划','SGN680','资产支持证券','20声赫鞍钢ABN001优先','82000940','2020-11-16 00:00:00','2023-11-19 00:00:00','100')] (Background on this error at: http://sqlalche.me/e/13/4xp6)

这个错误是由于插入的数据超出了目标列的允许长度所导致的。具体来说，是因为在插入表 FDC_UTMGR.T_R_XH_120_AM03 中的列 ISSUE_DATE 中插入了一个长度为 19 的字符串，而该列的最大长度为 10。...

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