已有代码# 导入数据 for index, row in data.iterrows(): sql = "INSERT IGNORE INTO job_list VALUES('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')ON DUPLICATE KEY UPDATE company_name = company_name" % ( row['职位名称'], row['地区'], row['能力要求'], row['公司名字'], row['福利待遇'], row['详情链接'], row['工作经验'], row['学历'], row['最低薪资(K)'], row['最高薪资(K)'], row['薪期']) cursor.execute(sql) # 提交更改并关闭连接 conn.commit() cursor.close() conn.close()怎么同时进行去重

时间: 2023-08-08 13:06:54 浏览: 57
可以使用 MySQL 中的 `INSERT...ON DUPLICATE KEY UPDATE` 语句来进行去重操作。这个语句的作用是如果插入的数据已经存在于表中,则执行更新操作,否则执行插入操作。 在你的代码中已经使用了这个语句,只需要将 `IGNORE` 关键字移除,并将更新操作改为不做任何操作即可。修改后的代码如下: ```python # 导入数据 for index, row in data.iterrows(): sql = "INSERT INTO job_list VALUES('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s') ON DUPLICATE KEY UPDATE company_name = company_name" % ( row['职位名称'], row['地区'], row['能力要求'], row['公司名字'], row['福利待遇'], row['详情链接'], row['工作经验'], row['学历'], row['最低薪资(K)'], row['最高薪资(K)'], row['薪期']) cursor.execute(sql) # 提交更改并关闭连接 conn.commit() cursor.close() conn.close() ``` 这样就可以同时进行插入和去重操作了。
相关问题

# 导入数据 for index, row in data.iterrows(): sql = "INSERT IGNORE INTO job_list VALUES('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')ON DUPLICATE KEY UPDATE company_name = company_name AND job_title = job_title" % ( row['职位名称'], row['地区'], row['能力要求'], row['公司名字'], row['福利待遇'], row['详情链接'], row['工作经验'], row['学历'], row['最低薪资(K)'], row['最高薪资(K)'], row['薪期']) cursor.execute(sql) # 提交更改并关闭连接 conn.commit() cursor.close() conn.close()执行后数据库中存在重复数据

根据你提供的代码,我发现在 SQL 语句中使用了 "INSERT IGNORE INTO",这个命令会尝试插入新数据,如果数据已经存在就会忽略插入操作,而不会更新数据。因此,如果你要更新已经存在的数据,可以改用 "INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE" 语句。同时,你的 SQL 语句中的 "AND" 连接符有问题,应该使用逗号 "," 来分隔每个字段的赋值操作。 你可以将代码修改为以下形式: ``` for index, row in data.iterrows(): sql = "INSERT INTO job_list (job_title, area, requirements, company_name, welfare, link, experience, education, min_salary, max_salary, salary_period) VALUES('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s') ON DUPLICATE KEY UPDATE company_name = VALUES(company_name), job_title = VALUES(job_title)" % ( row['职位名称'], row['地区'], row['能力要求'], row['公司名字'], row['福利待遇'], row['详情链接'], row['工作经验'], row['学历'], row['最低薪资(K)'], row['最高薪资(K)'], row['薪期']) cursor.execute(sql) # 提交更改并关闭连接 conn.commit() cursor.close() conn.close() ``` 这样的话,如果数据表中已经存在相同的数据,就会更新该记录中的 company_name 和 job_title 字段。

# 连接数据库 db = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='240034', charset='utf8', database='class' ) # 创建游标 cursor = db.cursor() # 查询sql sql = 'show tables' # 把sql语句交给游标执行 cursor.execute(sql) for list,contentss in zip(content,contents): if i == 0: # 创建数据表 sql = f'create table use({list} varchar(800))' cursor.execute(sql) for content in contentss: # 插入数据 # print(content) sql = 'insert ignore into use values(%s)' cursor.execute(sql,(content)) db.commit() i = i + 1 else: sql = 'alter table use add `%s` varchar(800)'%list cursor.execute(sql) for content in contentss: # 插入数据 # print(content) sql = f'insert ignore into use({list}) values(%s)' cursor.execute(sql,(content)) db.commit()

根据你提供的代码,我发现在执行创建数据表的语句时出现了问题。你在创建表时表名前添加了 use 关键字,这是不正确的,因为 use 是MySQL的关键字,不能作为表名使用。正确的做法应该是将 use 放在CREATE TABLE后面的括号中,作为表的名称。例如,你的创建表的语句应该是这样的: ``` sql = f'create table `use` ({list} varchar(800))' ``` 另外,你在插入数据时也需要注意语法错误,插入数据时需要使用 INSERT INTO 语句,而不是 INSERT IGNORE INTO 语句。正确的插入数据的语句应该是这样的: ``` sql = f'insert into `use` (`{list}`) values (%s)' ``` 带有参数的语句中表名和字段名需要用反引号 `` 包围起来,而不是用括号 () 包围。

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import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错:File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

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