它报错了 cur.execute(f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {column} LIKE '%618%';") sqlite3.OperationalError: unrecognized token: ":"

时间: 2024-05-03 19:19:24 浏览: 20
这个错误可能是因为在 SQL 语句中使用了 f-string 的格式化字符串语法,但是 SQLite 不支持这种语法。你可以尝试将语句改写为使用字符串的格式化方法,如下所示: ``` cur.execute("SELECT * FROM {} WHERE {} LIKE '%618%';".format(table_name, column)) ``` 这样就可以避免使用 f-string 语法,同时保证 SQL 语句的正确性。
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你给我的程序它报错了 cur.execute(f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {column} LIKE '%618%';") sqlite3.OperationalError: unrecognized token: ":"

这个错误可能是因为在SQLite语句中使用了不支持的字符,比如冒号(:)。可以尝试使用问号(?)代替冒号,这是SQLite中常用的占位符。 修改语句如下: ``` cur.execute(f"SELECT * FROM {table_name} WHERE {column} LIKE '%618%'",) ``` 注意,这里需要将查询条件放在参数中而不是字符串中,所以要加上一个逗号。

cur.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (id,1))

这段代码使用了 `execute()` 方法执行了一个 SQL 查询语句,查询的是 `users` 表中 ID 为 1 的记录。其中,查询语句使用了参数化查询,将要查询的 ID 绑定到了查询语句中。 具体来说,这段代码中的 `?` 是一个占位符,表示需要绑定一个值。而 `(id,1)` 是一个元组,包含了要绑定的两个值,第一个是 `id` 变量的值,第二个是数字 1。在执行查询语句时,SQLite 会将这两个值分别绑定到查询语句中的两个问号处,从而实现了查询 ID 为 1 的用户信息的功能。 需要注意的是,这段代码中的 `cur` 变量应该是一个 `cursor` 对象,用于执行 SQL 查询语句。在执行查询语句之前,需要先使用 `connect()` 方法连接到 SQLite 数据库,并获取一个 `cursor` 对象。例如: ```python import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') cur = conn.cursor() # 执行查询语句 cur.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (id,1)) # 处理查询结果 result = cur.fetchone() print(result) # 关闭数据库连接 cur.close() conn.close() ``` 这里的 `conn` 对象是一个 SQLite 数据库连接对象,用于连接到数据库。使用 `conn.cursor()` 方法获取一个 `cursor` 对象,用于执行 SQL 查询语句。在执行完查询之后,需要调用 `cur.close()` 方法关闭 `cursor` 对象,再调用 `conn.close()` 方法关闭数据库连接。

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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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