表 3 是借据记录表,cust_id 为客户编号,contract_id 为借据编号(一个客户可能有多个借 据编号)读取表3为data3, data3 中,计算每个客户最大的 days 记为 max_days,如果 max_days>30,则客户 为坏,标识 flag 为 1,否则客户为好,标识 flag 为 0,记为 df4(含 cust_id,max_days, flag 三个字段);
时间: 2023-12-14 15:38:44 浏览: 28
可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取表3为data3
data3 = pd.read_table('表3.txt', sep='\t')
# 按照客户编号分组,计算每个客户的最大借款天数
max_days = data3.groupby('cust_id')['days'].max()
# 创建一个新的 DataFrame,包含 cust_id、max_days 和 flag 三个字段
df4 = pd.DataFrame({'cust_id': max_days.index, 'max_days': max_days.values})
# 根据最大借款天数判断客户是否为坏客户,并标识 flag 字段
df4['flag'] = df4['max_days'].apply(lambda x: 1 if x > 30 else 0)
```
其中,'表3.txt' 是表3的文件名,需要根据实际情况进行修改。最终得到的 df4 就是要求的结果,可以根据需要进行保存或进一步分析。
相关问题
mysql在名为cu的表中插入列cust_id代表客户id,cust_name代表客户姓名
在MySQL中,要向名为cu的表中插入列cust_id代表客户id,cust_name代表客户姓名,可以使用以下SQL语句:
```
ALTER TABLE cu ADD cust_id INT NOT NULL, ADD cust_name VARCHAR(255) NOT NULL;
```
这将向表cu中添加两列,cust_id和cust_name,其中cust_id是整数类型,cust_name是varchar类型,且两列都不允许为空。
使用右连接将订单详情表(orderitems)和订单表(orders)连接起来, 其中以订单详情表为基表,显示客户编号 cust_id)和订购数量(quantity)。
以下是一个使用右连接将订单详情表(orderitems)和订单表(orders)连接起来,以订单详情表为基表,显示客户编号(cust_id)和订购数量(quantity)的查询语句:
```
SELECT orderitems.cust_id, orderitems.quantity
FROM orderitems
RIGHT JOIN orders ON orderitems.order_id = orders.order_id;
```
这个查询将返回订单详情表中所有的记录和与之匹配的订单表中的记录。如果在订单表中没有与订单详情表中的记录匹配的记录,则相应的订单详情表的字段将被设置为 NULL。
值得一提的是,这里使用了 RIGHT JOIN 而不是 LEFT JOIN,因为题目要求以订单详情表为基表。但是,RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 在这个查询中的效果是一样的,因为我们只需要显示订单详情表中的数据。