transactions = df['products'].apply(lambda x: x.split(','))
时间: 2023-09-10 19:15:58 浏览: 63
这段代码的作用是将数据框(DataFrame)中名为“products”的列中的每一行数据按照逗号进行分割,并将分割后的结果保存为一个列表。具体来说,使用了 apply 函数将 lambda 函数应用到“products”列的每一行数据上,lambda 函数使用 split 方法将每一行数据按照逗号进行分割。最终的结果是一个包含多个列表的 Series 对象,每个列表包含了每一行数据中分割后的结果。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中:效果为:可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作
好的,我会将你提供的代码整合到一个函数中,并添加选择功能。以下是整合后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
def open_data_def():
data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk")
data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"]
if data_df.duplicated().sum():
use_df = data_df.drop_duplicates()
return use_df
def add_time():
use_df = open_data_def()
use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"])
use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year
use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month
use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day
use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour
return use_df
def customer_or_time_statistics(option):
use_df = add_time()
if option == "客户号":
# 按客户号统计的代码
customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum})
return customer_statistics_result
elif option == "时间":
# 按时间统计的代码
time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum})
return time_statistics_result
else:
return "无效选项,请输入'客户号'或'时间'。"
# 通过输入选择相应的函数进行操作
option = input("请输入选项(客户号/时间):")
result = customer_or_time_statistics(option)
print(result)
```
在上面的代码中,`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`,根据用户输入的选项,函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意,代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。
这样,你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。
DruidDataSource dataSource = service.getDataSource(split[0]); connection = dataSource.getConnection(); SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(connection);连接成功后提示:org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error opening session. Cause: java.lang.UnsupportedOperationException: New Spring transactions require a DataSource ### Cause: java.lang.UnsupportedOperationException: New Spring transactions require a DataSource
这个错误提示也是因为在使用 Spring 事务时,没有指定数据源。
可以尝试在代码中增加如下配置:
```java
// 获取数据源
DruidDataSource dataSource = service.getDataSource(split[0]);
// 创建数据源事务管理器
DataSourceTransactionManager transactionManager = new DataSourceTransactionManager(dataSource);
// 创建事务模板
TransactionTemplate transactionTemplate = new TransactionTemplate(transactionManager);
// 使用事务模板执行数据库操作
Object result = transactionTemplate.execute(new TransactionCallback<Object>() {
@Override
public Object doInTransaction(TransactionStatus transactionStatus) {
try {
// 获取数据库连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
// 打开 MyBatis 会话
SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(connection);
// 执行数据库操作
// ...
// 提交事务
sqlSession.commit();
return null;
} catch (Exception e) {
// 回滚事务
sqlSession.rollback();
throw e;
} finally {
// 关闭 MyBatis 会话
sqlSession.close();
}
}
});
// 处理返回结果
// ...
```
其中,`dataSource` 是获取到的数据源,`sqlSessionFactory` 是 MyBatis 的会话工厂。
通过创建数据源事务管理器和事务模板,可以在执行数据库操作时同时开启事务,并自动使用指定的数据源。需要注意的是,在执行数据库操作后,需要手动提交事务或回滚事务,并关闭 MyBatis 会话。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![ppt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083527.png)
![ppt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083527.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)