摨摞语摰中,摱摕摪确创建摮典的是(). A test_one=( ) B test_two ={ ‘a’:‘ A’} C test_three = dict('a') D test_four=dict{‘a’:‘A’}

在 Python 中，创建一个字典有多种方法，但是正确的方式是使用花括号 {} 来表示字典，其中包含键值对的信息。因此，选项 B 和 D 是正确的字典创建方式，但是选项 D 中的花括号应该改为圆括号。因此，正确答案应该是选项 B：

test_two = {'a': 'A'}

选项 A 中使用了圆括号，这在 Python 中表示创建一个空元组；选项 C 中使用了 dict 函数，但是该函数需要传入键值对参数，因此不能像选项 C 中那样使用一个字符串 'a' 来创建字典。

相关问题

select distinct a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR from BASIC_INFORMATION a join PA_DIAG b on a.MZZY_SERIES_NO=b.MZZY_SERIES_NO join EXAM_DESC_RESULT_CODE c on a.MZZY_SERIES_NO=c.MZZY_SERIES_NO join DRUG_INFO d on a.MZZY_SERIES_NO=d.MZZY_SERIES_NO join EMR_CONTENT e on a.MZZY_SERIES_NO=e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO where a.PAT_AGE>='18' and (to_char(a.ADMIT_DATE,'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND (b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' or b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' or b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%') and d.DRUG_NAME not in (select DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME like '卡培他滨') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%') AND to_char(( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <=1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 ))语句哪里有问题

这个 SQL 语句中有一个问题，就是在最后一个 AND 子句中的 to_char() 函数的参数不正确。to_char() 函数需要一个日期或数字类型的参数，但是这里传入的是一个逻辑类型的表达式。

如果你想要在 WHERE 子句中使用逻辑表达式，则可以使用 CASE WHEN 语句来实现。下面是修改后的 SQL 语句：

SELECT DISTINCT
    a.EMPI_ID,
    a.PATIENT_NO,
    a.MR_NO,
    a.PAT_NAME,
    a.PAT_SEX,
    a.PAT_AGE,
    a.PAT_PHONE_NO,
    b.DIAG_RESULT,
    a.ADMIT_DATE,
    a.DISCHARGE_DEPT_NAME,
    a.ATTEND_DR
FROM
    BASIC_INFORMATION a
    JOIN PA_DIAG b ON a.MZZY_SERIES_NO = b.MZZY_SERIES_NO
    JOIN EXAM_DESC_RESULT_CODE c ON a.MZZY_SERIES_NO = c.MZZY_SERIES_NO
    JOIN DRUG_INFO d ON a.MZZY_SERIES_NO = d.MZZY_SERIES_NO
    JOIN EMR_CONTENT e ON a.MZZY_SERIES_NO = e.MZZY_SERIES_NO
    JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO
WHERE
    a.PAT_AGE >= '18'
    AND (TO_CHAR(a.ADMIT_DATE, 'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01')
    AND (
        b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%'
        OR b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%'
        OR b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%'
    )
    AND d.DRUG_NAME NOT IN (
        SELECT DRUG_NAME
        FROM DRUG_INFO
        WHERE DRUG_NAME LIKE '卡培他滨'
    )
    AND b.DIAG_RESULT NOT IN (
        SELECT DIAG_RESULT
        FROM PA_DIAG
        WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%'
    )
    AND b.DIAG_RESULT NOT IN (
        SELECT DIAG_RESULT
        FROM PA_DIAG
        WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%'
    )
    AND (
        CASE
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 THEN 'Y'
            WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 THEN 'Y'
            ELSE 'N'
        END) = 'Y';

在最后一个 AND 子句中，使用了 CASE WHEN 语句来判断测试结果是否符合条件。如果测试结果符合条件，则返回 Y，否则返回 N。然后再判断返回值是否等于 Y。

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下：

1. `column = list(average.columns)`：将 `average` 数据的列名转换成列表形式，并赋值给 `column`。

2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据，赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。

3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据，赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间，`EVENTdeath` 表示是否死亡。

4. `for i in range(1, 101):`：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。

5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`：使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30%，`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的，以保证实验结果可重复。

6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`：将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。

7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`：实例化 `StandardScaler` 类，即进行 Z-score 标准化的对象。

8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`：对训练集进行 Z-score 标准化处理。

9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`：将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。

10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`：将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。

11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`：对测试集进行 Z-score 标准化处理。

12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`：将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。

13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`：将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并，形成新的训练集 `train`。