dfs1=[all_trx, zhoushou_1, zhoushou_2, overate_df, nsg_df] df1=reduce(lambda left,right:pd.merge(left,right,on=[’pay_nonth’,’api_channel’,’flag’l, how’left’, suffixes=(’’,’_2 )), dfs1)

您提供的代码中存在一些语法错误和拼写错误。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from functools import reduce

dfs1 = [all_trx, zhoushou_1, zhoushou_2, overate_df, nsg_df]
df1 = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['pay_month', 'api_channel', 'flag'], how='left', suffixes=('', '_2')), dfs1)

在这段代码中，我们使用了 `reduce` 函数来将列表 `dfs1` 中的多个 DataFrame 进行逐个合并。合并的依据是列名为 `'pay_month'`、`'api_channel'` 和 `'flag'` 的列，合并方式为左连接（`how='left'`）。同时，为了避免重复的列名，我们使用了 `suffixes` 参数在重复列名后添加了后缀 `_2`。

请注意，您需要确保 `dfs1` 列表中的 DataFrame 变量已经定义并赋值。此外，还需要导入相应的模块以使用 `pandas` 库和 `reduce` 函数。

相关问题

innodb_flush_log_at_trx_commit=2

innodb_flush_log_at_trx_commit=2是MySQL的一个配置选项，它控制了事务提交时redo log的刷盘行为。当innodb_flush_log_at_trx_commit=2时，redo log日志条目会被写入到文件系统缓存page cache中，MySQL认为redo log已完成写入，即redo log prepare状态，可以进行下一步动作。此时的刷盘由MySQL的后台主线程和操作系统层进行完成。

这个配置选项的作用是提高事务的性能，因为将redo log写入到文件系统缓存中比直接写入磁盘要快。然而，这也意味着在发生故障时可能会丢失一部分事务数据。

如果你将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2，你可以通过以下步骤来验证它的效果：
1. 设置innodb_flush_log_at_trx_commit为2：

SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 2;

2. 查看innodb_flush_log_at_trx_commit的值：

SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_trx_commit';

3. 执行一些事务操作，例如插入、更新或删除数据。
4. 检查数据是否已经持久化到磁盘。

请注意，当innodb_flush_log_at_trx_commit设置为2时，MySQL会在后台线程中定期将数据刷盘到磁盘，因此数据可能不会立即持久化到磁盘。

innodb_flush_log_at_trx_commit=1是怎么出现脏数据的

`innodb_flush_log_at_trx_commit=1`是最安全的设置，每次事务提交都会将redo log刷入磁盘中，保证了数据的一致性和持久性。但即使使用这种设置，仍然可能出现脏数据的情况，这通常是由于系统崩溃或电源故障等不可预测的因素导致的。

在`innodb_flush_log_at_trx_commit=1`的情况下，如果一个事务提交后，系统崩溃或电源故障等原因导致数据库无法正常关闭，此时redo log中未提交的日志记录也会被强制刷入磁盘中，保证了数据的一致性和持久性。但是，如果在这个过程中发生了磁盘损坏或其他异常，可能会导致redo log的数据丢失或损坏，从而导致数据的不一致性和丢失。

此外，在使用`innodb_flush_log_at_trx_commit=1`的情况下，每次事务提交都需要进行磁盘IO操作，这会导致一定的性能损失，因此需要根据实际情况进行权衡和选择。