keyword_rows = db[da['product_name'].str.contains('usb')]详细解析

这段代码的作用是从数据库中获取所有产品名称包含"usb"关键词的行数据，并将其赋值给变量"keyword_rows"。

具体解析如下：

1. 首先，使用pandas库中的"str.contains()"方法，判断"dataframe"对象"da"中的"product_name"列中是否包含"usb"关键词，返回一个"Series"对象，值为True或False。

2. 将上一步返回的"Series"对象作为"da"的索引，获取所有符合条件的行数据。

3. 将获取到的行数据赋值给变量"keyword_rows"，即得到所有产品名称包含"usb"关键词的行数据。

需要注意的是，这段代码前提是有一个名为"db"的数据库，并且"da"是从该数据库中获取的数据。

相关问题

如下model如何多表join? from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class Table1(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50)) class Table2(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) table1_id = db.Column(db.Integer) table3_id = db.Column(db.Integer) class Table3(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50))

To join multiple tables, you can use the `join()` method provided by SQLAlchemy. Here's an example of how you can join `Table1`, `Table2` and `Table3` based on their foreign key relationships:

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

class Table1(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))

class Table2(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    table1_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('table1.id'))
    table3_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('table3.id'))
    table1 = db.relationship('Table1', backref='table2')
    table3 = db.relationship('Table3', backref='table2')

class Table3(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))

# Join Table1, Table2 and Table3
result = db.session.query(Table1, Table2, Table3).\
    join(Table2, Table1.id == Table2.table1_id).\
    join(Table3, Table2.table3_id == Table3.id).all()

In this example, we first define the foreign key relationships between `Table1`, `Table2` and `Table3`. Then, we use the `join()` method to join these tables based on their foreign keys. Finally, we execute the query using `all()` to retrieve all the rows from the result set.

Note that you can also use the `filter()` method to filter the result set based on certain conditions.

json_data = db.Column(db.JSON)

这段代码是用来在数据库中定义一个名为json_data的列，该列的数据类型为JSON。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输和存储。

在使用该列时，可以将一个JSON对象存储到该列中，例如：

data = {'name': 'John', 'age': 25}
row = MyTable(json_data=data)
db.session.add(row)
db.session.commit()

该代码将一个包含name和age属性的JSON对象存储到MyTable表中的json_data列中。在查询该列时，可以直接使用该列的名称，例如：

rows = MyTable.query.all()
for row in rows:
    print(row.json_data['name'], row.json_data['age'])

该代码将查询MyTable表中的所有行，并输出每行的name和age属性。注意，查询到的json_data属性是一个Python字典，可以像普通字典一样进行操作。