<insert id="insertBatch"> insert into `tb_car_mileage_bill` (`car_mileage_id`,`vmile`,`nusemile`,`vdef1`,`vdef2`,`vdef3`,`vdef4`,`vdef5`,`vdef6`,`vdef7`,`vdef9`,`vdef10`) values <foreach collection="mileBillList" item="entity" separator=","> (#{entity.carMileageid}, #{entity.vmile}, #{entity.nusemile}, #{entity.vdef1}, #{entity.vdef2}, #{entity.vdef3}, #{entity.vdef4}, #{entity.vdef5}, #{entity.vdef6}, #{entity.vdef7}, #{entity.vdef9}, #{entity.vdef10}) </foreach> </insert>。检查一下为什么报错

根据您提供的代码片段，报错可能是由于以下原因之一引起的：

1.mileBillList` 集合为空：请保在调用该 SQL 语句时`mileBillList` 集合不为 `null`，并且包含要插入的 `Milebill` 对象。

2. `Milebill` 对象的属性与 SQL 语句中的列名不匹配：请确保 `Milebill` 对象的属性与 SQL 语句中的列名完全一致，并且类型匹配。

3. SQL 语句中的表名、列名或其他语法错误：请检查 SQL 语句中的表名、列名和语法，确保它们与数据库中的实际表结构匹配。

4. 数据库连接或配置错误：请确保数据库连接正常，并且数据库配置正确。

如果以上步骤都没有解决问题，请提供完整的错误信息和相关的代码片段，以便更详细地分析和解决问题。

相关问题

### SQL: insert into `tb_car_mileage_bill` (`car_mileage_id`, `vmile`, `nusemile`, `vdef1`, `vdef2`, `vdef3`, `vdef4`, `vdef5`, `vdef6`, `vdef7`, `vdef9`,`vdef10`) VALUES ### Cause: java.sql.SQLSyntaxErrorException: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '' at line 3

根据您提供的错误信息，您的 SQL 语句在第三行附近存在语法错误。可能的原因是在插入语句中的某个位置缺少了必要的值或有其他语法错误。

请确保以下几点：

1. 检查插入语句的参数数量和值的数量是否匹配。确保每个列名都有对应的值，并且值的数量与列的数量相匹配。

2. 检查列名和表名是否正确，确保它们与数据库中实际的表结构一致。

3. 检查字段值是否正确，确保它们的类型与表中定义的列的类型相匹配。

4. 检查是否存在其他语法错误，例如缺少逗号、引号不匹配等。

如果您仍然无法解决问题，请提供完整的 SQL 语句和相关的表结构，以便更详细地分析和解决问题。

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

这段代码主要进行了一些数据处理的操作，包括：

1. 读取CSV文件中的数据，将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。
2. 对电压数据进行了一些处理，使用了`cycle_sig`和`clean_data`函数。
3. 定义了`split_chargedata`函数，用于将数据按照里程数进行拆分，生成二维列表，其中每个子列表代表一次充电过程中的数据。
4. 使用`split_chargedata`函数对SOC、电流和电压数据进行拆分。
5. 计算了每个充电过程的DoD，并将DoD小于10%的充电过程的索引记录在`ind`列表中。
6. 使用`np.delete`函数删除`ind`列表中的充电过程对应的SOC、电流和电压数据。
7. 还对一些其他的充电过程进行了删除操作，对应的索引记录在`ind9`列表中。

总体来说，这段代码的作用是对充电数据进行了一些清洗和处理，去除了一些异常数据和不需要的充电过程。