data=pd.read_csv(indir,header=None,names=['sta','year','mon','day','prep'],delimiter='\s+')#,names=['sta','year','mon','day','prep'] #year= data.iloc[:,1] #mon = data.iloc[:,2] pr = data.iloc[:,4] subyrs=list(set(data.iloc[:,1]))这段代码是干什么的
时间: 2023-10-23 22:42:29 浏览: 40
这段代码是用来读取一个以空格为分隔符的csv文件,并将其存储为一个名为data的pandas DataFrame对象。其中,indir表示文件路径,header=None表示文件中没有列名,names=['sta','year','mon','day','prep']表示指定列名为'sta','year','mon','day','prep',delimiter='\s+'表示指定空格为分隔符。
接下来的代码用于将data中的某些列提取出来,并进行处理。pr = data.iloc[:,4]表示提取数据框data的第5列赋值给变量pr。subyrs=list(set(data.iloc[:,1]))表示提取数据框data的第2列去重后转换为列表并赋值给变量subyrs。
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site=pd.read_excel("E:/A/002//b站点.xlsx",sheet_name='站点',dtype={'sta': str})
根据你提供的代码 `site=pd.read_excel("E:/A/002//b站点.xlsx",sheet_name='站点',dtype={'sta': str})`,这段代码的作用是使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取名为 "b站点.xlsx" 的 Excel 文件中的 "站点" 工作表,并将数据存储在名为 `site` 的数据框中。同时,指定了 "sta" 列的数据类型为字符串。
假设你有一个名为 "b站点.xlsx" 的 Excel 文件,其中包含一个名为 "站点" 的工作表,你希望将该工作表的数据读取到一个名为 `site` 的数据框中,并且将 "sta" 列的数据类型设置为字符串。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件中的 "站点" 工作表,并将数据存储在 site 数据框中
site = pd.read_excel("E:/A/002/b站点.xlsx", sheet_name='站点', dtype={'sta': str})
# 打印 site 数据框的内容
print(site)
```
在上面的示例中,我们首先导入了 pandas 库,并使用 `read_excel()` 函数读取名为 "b站点.xlsx" 的 Excel 文件中的 "站点" 工作表。通过指定 `sheet_name='站点'` 参数,我们告诉函数要读取的工作表是 "站点"。同时,通过 `dtype={'sta': str}` 参数,我们指定了 "sta" 列的数据类型为字符串。最后,我们使用 `print()` 函数打印 `site` 数据框的内容。
请确保在运行上述代码之前,你已经安装了 pandas 库,并替换代码中的文件路径,使其适应你的实际情况。
优化以下SQL,给出优化后的SQL:SELECT un.*, sta.*, CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration FROM unload_over_time un LEFT JOIN ( SELECT parking_lot_code, dock_time_limit FROM stall_infor WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND industry_park_code='YQWQML' ) sta ON un.parking_lot_code = sta.parking_lot_code INNER JOIN ( SELECT DISTINCT plate_number FROM supplier_info WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND arrived_atetime IS NOT NULL AND left_datetime IS NULL AND industry_park_code='YQWQML' ) sup ON un.plate_number = sup.plate_number WHERE un.data_state = 0 AND un.delete_state = 1 AND un.is_out_of_time = 1 AND un.industry_park_code='YQWQML' AND un.parking_lot_code IN ( SELECT DISTINCT parking_lot_code FROM unload_over_time WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND is_out_of_time = 1 AND industry_park_code='YQWQML' )
优化后的SQL如下:
```sql
SELECT un.*, sta.*,
CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration
FROM unload_over_time un
LEFT JOIN stall_infor sta ON un.parking_lot_code = sta.parking_lot_code
INNER JOIN supplier_info sup ON un.plate_number = sup.plate_number
WHERE un.data_state = 0
AND un.delete_state = 1
AND un.is_out_of_time = 1
AND un.industry_park_code='YQWQML'
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM unload_over_time uot
WHERE uot.data_state = 0
AND uot.delete_state = 1
AND uot.is_out_of_time = 1
AND uot.industry_park_code='YQWQML'
AND uot.parking_lot_code = un.parking_lot_code
)
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM stall_infor si
WHERE si.data_state = 0
AND si.delete_state = 1
AND si.industry_park_code='YQWQML'
AND si.parking_lot_code = un.parking_lot_code
)
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM supplier_info sp
WHERE sp.data_state = 0
AND sp.delete_state = 1
AND sp.arrived_atetime IS NOT NULL
AND sp.left_datetime IS NULL
AND sp.industry_park_code='YQWQML'
AND sp.plate_number = un.plate_number
)
```
优化后的SQL做了以下几点改进:
1. 将子查询转化为 EXISTS 子句,避免使用 DISTINCT 关键字和 IN 子查询,提高查询性能。
2. 将 LEFT JOIN 子查询转化为直接的 LEFT JOIN 操作,避免嵌套查询,简化SQL结构。
3. 合并了相同的过滤条件,减少重复的条件判断。
优化后的SQL应该能够提高查询性能。但请注意,在实际应用中,最佳的优化方案还需要根据具体的数据量、索引等因素进行调整和测试。