oracle中的sql:select t.TREASURY_BRANCH_CD,t.TRADE_ID,r.INT_RT ASOF_RATE ,t.MATURITY_DT,r.PERIOD_START_DT,r.PERIOD_END_DT, TRUNC(TO_NUMBER(t.MATURITY_DT-b.CUR_SYSTEM_DT)) ASOF_TERM from AFF_TRADE_TRX t, AFF_INT_RESET_TRX r,ATI_TREASURY_BRANCH b;改成PG数据库
时间: 2023-08-15 12:04:37 浏览: 58
在Oracle中,你使用的是一个简单的SELECT语句来从多个表中检索数据。在PostgreSQL中,可以使用相同的语法来实现相同的功能。要将上述Oracle语句转换为PostgreSQL语法,可以使用以下方式:
```sql
SELECT t.TREASURY_BRANCH_CD, t.TRADE_ID, r.INT_RT AS ASOF_RATE, t.MATURITY_DT, r.PERIOD_START_DT, r.PERIOD_END_DT,
EXTRACT(DAY FROM (t.MATURITY_DT - b.CUR_SYSTEM_DT)) AS ASOF_TERM
FROM AFF_TRADE_TRX t, AFF_INT_RESET_TRX r, ATI_TREASURY_BRANCH b;
```
请确保将表名和列名替换为你实际的表和列名。
在上述查询中,我们没有使用TRUNC函数来截断日期或将日期转换为数字,因为在PostgreSQL中,日期和数字之间的操作是自动转换的。我们使用了EXTRACT函数来提取日期之间的天数差异。
请注意,这只是一个简单的转换示例。在实际情况下,可能需要根据PostgreSQL的特定语法和数据类型进行调整。
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```python
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response = requests.get(url)
# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到符合条件的表格行
table_rows = soup.select('table tr')
# 定义需要获取的条件
bond_type = 'Treasury Bond'
issue_year = '2023'
# 遍历表格行并提取符合条件的数据
for row in table_rows:
# 提取每行的单元格数据
cells = row.find_all('td')
# 检查是否符合条件
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# 提取所需的数据
isin = cells[0].text
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issuer = cells[2].text
bond_type = cells[3].text
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```
请注意,您可能需要根据实际的页面结构和条件进行适当的调整。这段代码将使用requests库获取页面内容,然后使用BeautifulSoup库解析HTML,并遍历表格行以提取符合条件的数据。最后,将符合条件的数据打印输出。
希望这可以满足您的需求!如有任何进一步的问题,请随时提问。
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要从给定的链接页面获取公开数据,并根据条件筛选数据,然后将数据保存为CSV文件,可以使用Python的requests和pandas库进行处理。以下是一个示例代码:
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import requests
import pandas as pd
url = 'https://iftp.chinamoney.com.cn/english/bdInfo/'
# 发起请求并获取页面内容
response = requests.get(url)
# 使用pandas的read_html函数读取网页中的表格数据
tables = pd.read_html(response.text)
# 找到符合条件的表格
table = None
for t in tables:
if 'Bond Type' in t.columns and 'Issue Year' in t.columns:
if t[(t['Bond Type'] == 'Treasury Bond') & (t['Issue Year'] == 2023)].shape[0] > 0:
table = t
break
# 如果找到符合条件的表格,则保存为CSV文件
if table is not None:
# 定义要保存的列名
columns = ['ISIN', 'Bond Code', 'Issuer', 'Bond Type', 'Issue Date', 'Latest Rating']
# 提取符合条件的数据
data = table[table['Bond Type'] == 'Treasury Bond']
data = data[data['Issue Year'] == 2023][columns]
# 将数据保存为CSV文件
data.to_csv('output.csv', index=False)
print('数据已保存为output.csv文件')
else:
print('未找到符合条件的数据')
```
上述代码会发起请求并获取页面内容,然后使用pandas的`read_html`函数将页面中的表格数据解析为DataFrame对象。接着,代码会遍历解析的表格,并根据条件筛选出符合条件的表格数据。最后,将符合条件的数据提取出来,并保存为CSV文件(output.csv)。
请注意,代码中的条件判断假设表格中存在名为'Bond Type'和'Issue Year'的列,并且'Bond Type'的值为'Treasury Bond','Issue Year'的值为2023。如果页面结构与此不符,请根据实际情况进行相应调整。
希望这可以满足您的需求!如有任何进一步的问题,请随时提问。