name.upper() for name in dataframe.columns的name什么意思

这里的"name"是一个变量名，用于表示数据框"dataframe"中的每个列名。在这个表达式中，通过使用用于迭代"dataframe.columns"中每个元素的for循环，将数据框中的每个列名赋值给变量"name"。然后，通过调用字符串的"upper()"方法将每个列名转换为大写字母形式，最终生成一个元素为大写字母形式的列名的生成器。

相关问题

def add_audit_columns(self, dataframe, write_params): try: print(write_params) audit_source_sys_name = write_params.get("audit_src_sys_name", "") or write_params.get( "table_full_name") or write_params.get("data_source_name", "") print("audit_source_sys_name - " + audit_source_sys_name) if ("audit_src_sys_name".upper() in (name.upper() for name in dataframe.columns)): print("audit_src_sys_name column is present. Adding present layer details....") audit_dataframe = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_col_append(dataframe, audit_source_sys_name, write_params) print("Tables is updated.") else: print("Adding column - audit_src_sys_name.") audit_dataframe = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_col_fill(dataframe, audit_source_sys_name, write_params) print("audit_src_sys_name added.") print("Added Audit Cols") return audit_dataframe except Exception as e: raise Exception("job failed with error {}".format(e))

根据您提供的Python函数，我为您编写了一个MySQL存储过程的示例，但是需要根据您的具体需求进行修改和调整。这个存储过程的功能是向数据表中添加一个名为audit_src_sys_name的列，同时向这个列中填充相应的值。

CREATE PROCEDURE add_audit_columns(
    IN df_column_names VARCHAR(255),
    IN df_values VARCHAR(255),
    IN write_params TEXT,
    OUT audit_dataframe TEXT
)
BEGIN
    DECLARE audit_source_sys_name VARCHAR(255);
    DECLARE column_present BOOLEAN;
    DECLARE sql_stmt TEXT;
    
    SET audit_source_sys_name = JSON_EXTRACT(write_params, '$.audit_src_sys_name');
    IF audit_source_sys_name IS NULL OR audit_source_sys_name = '' THEN
        SET audit_source_sys_name = JSON_EXTRACT(write_params, '$.table_full_name');
    END IF;
    
    SET column_present = FALSE;
    SET sql_stmt = CONCAT('SELECT COUNT(*) INTO @exists FROM information_schema.columns WHERE table_name = \'', df_column_names, '\' AND column_name = \'audit_src_sys_name\'');
    PREPARE stmt FROM sql_stmt;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
    
    IF @exists > 0 THEN
        SET column_present = TRUE;
        SET sql_stmt = CONCAT('UPDATE ', df_column_names, ' SET audit_src_sys_name = \'', audit_source_sys_name, '\'');
    ELSE
        SET sql_stmt = CONCAT('ALTER TABLE ', df_column_names, ' ADD COLUMN audit_src_sys_name VARCHAR(255) DEFAULT NULL AFTER ', df_values);
        PREPARE stmt FROM sql_stmt;
        EXECUTE stmt;
        DEALLOCATE PREPARE stmt;
    END IF;
    
    IF column_present THEN
        SET audit_dataframe = CONCAT('Audit source system name column is present. Adding present layer details....\n');
        SET sql_stmt = CONCAT('UPDATE ', df_column_names, ' SET audit_src_sys_name = CONCAT(audit_src_sys_name, \', \', \'', audit_source_sys_name, '\')');
    ELSE
        SET audit_dataframe = CONCAT('Adding column - audit_src_sys_name.\n');
        SET sql_stmt = CONCAT('UPDATE ', df_column_names, ' SET audit_src_sys_name = \'', audit_source_sys_name, '\'');
    END IF;
    
    PREPARE stmt FROM sql_stmt;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
    
    SET audit_dataframe = CONCAT(audit_dataframe, 'Tables is updated.\n');
END

这个存储过程的输入参数包括数据表的列名、值、以及一个JSON格式的字符串write_params，其中包含各种写入参数信息。输出参数是一个JSON格式的字符串audit_dataframe，包含存储过程的执行结果信息。请注意，这只是一个示例，您需要根据实际情况进行修改和调整。

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'cutword

在Python中，AttributeError是一种常见的错误类型，表示对象没有指定的属性或方法。当你尝试访问一个不存在的属性或方法时，就会引发AttributeError。

对于你提到的错误"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'cutword'"，它意味着你正在尝试在一个DataFrame对象上调用名为'cutword'的属性或方法，但该属性或方法不存在。

要解决这个问题，你可以采取以下几个步骤：
1. 确保你的DataFrame对象中确实存在名为'cutword'的属性或方法。你可以使用`.columns`属性来查看DataFrame对象的所有列名，或者使用`.info()`方法来查看DataFrame对象的详细信息。
2. 如果你确定DataFrame对象中不存在'cutword'属性或方法，那么你需要检查你的代码，找出为什么会出现这个错误。可能是你在代码中拼写错误，或者你的数据处理逻辑有误。
3. 如果你想在DataFrame对象上使用'cutword'功能，你可以考虑自定义一个新的方法或属性，并将其添加到DataFrame对象中。你可以使用`.apply()`方法来应用一个函数到DataFrame的每一行或每一列。

下面是一个示例代码，演示了如何处理这个错误：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                     'age': [25, 30, 35]})

# 检查是否存在'cutword'属性或方法
if 'cutword' in data.columns:
    # 如果存在，执行相应的操作
    data['cutword'] = data['cutword'].apply(lambda x: x.upper())
else:
    # 如果不存在，打印错误信息
    print("DataFrame对象没有'cutword'属性或方法")

# 输出DataFrame对象
print(data)