tp = df.groupby('uid',as_index=False)[i].nunique() nunique是什么意思

`nunique` 是Pandas库中的一个函数，用于计算一个Series或DataFrame中的唯一值数量。在你的代码中，`df.groupby('uid',as_index=False)[i].nunique()`的作用是按照`uid`分组，然后对每个分组中的 `i` 列计算唯一值的数量。最终返回一个DataFrame，其中每个行代表一个分组，包括分组的`uid`和`i`列的唯一值数量。

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请帮我详细解释每一行代码的意思from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata import json class Consumer(): def __init__(self): self.server = 'localhost:9092' self.topic = 'json_topic' self.consumer = None self.tp = None self.consumer_timeout_ms = 5000 self.group_id = 'test1' def get_connect(self): self.consumer = KafkaConsumer('json_topic',group_id=self.group_id,auto_offset_reset='earliest',bootstrap_servers =self.server,enable_auto_commit=False,consumer_timeout_ms=self.consumer_timeout_ms) def beginConsumer(self): now_offset = 0 while True: for message in self.consumer: now_offset = message.offseti data = message.value.decode('utf-8') data = json.loads(data) print(data) self.consumer.commit() consumer.close() c = Consumer() c.get_connect() c.beginConsumer()

这段代码的作用是创建一个 Kafka 消费者，从指定的主题中消费 JSON 格式的消息，并将消费的消息打印出来。

1. `from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata import json`：导入所需的库和模块。

2. `class Consumer():`：定义一个名为 Consumer 的类。

3. `def __init__(self):`：定义 Consumer 类的初始化方法。

4. `self.server = 'localhost:9092'`：设置 Kafka 服务器地址为 localhost:9092。

5. `self.topic = 'json_topic'`：设置消费者订阅的主题为 'json_topic'。

6. `self.consumer = None`：初始化消费者对象为空。

7. `self.tp = None`：初始化分区信息为空。

8. `self.consumer_timeout_ms = 5000`：设置消费者等待消息的超时时间为 5000 毫秒。

9. `self.group_id = 'test1'`：设置消费者所属的消费者组 ID 为 'test1'。

10. `def get_connect(self):`：定义一个方法 get_connect，用于创建 Kafka 消费者对象。

11. `self.consumer = KafkaConsumer('json_topic',group_id=self.group_id,auto_offset_reset='earliest',bootstrap_servers =self.server,enable_auto_commit=False,consumer_timeout_ms=self.consumer_timeout_ms)`：创建 Kafka 消费者对象，指定消费者订阅的主题为 'json_topic'，消费者组 ID 为 'test1'，消息偏移量为 earliest，即从最早的消息开始消费，连接的 Kafka 服务器地址为 localhost:9092，不自动提交消费位移，等待消息的超时时间为 5000 毫秒。

12. `def beginConsumer(self):`：定义一个方法 beginConsumer，用于开始消费消息。

13. `now_offset = 0`：初始化当前消息偏移量为 0。

14. `while True:`：进入消息消费的主循环。

15. `for message in self.consumer:`：遍历消费者获取的消息。

16. `now_offset = message.offset`：获取当前消息的偏移量并赋值给 now_offset 变量。

17. `data = message.value.decode('utf-8')`：获取消息的值并将其解码为字符串类型。

18. `data = json.loads(data)`：将字符串类型的消息值解析为 JSON 格式。

19. `print(data)`：打印解析后的 JSON 格式消息值。

20. `self.consumer.commit()`：手动提交消费位移。

21. `consumer.close()`：关闭消费者连接。

22. `c = Consumer()`: 实例化 Consumer 类。

23. `c.get_connect()`: 调用 get_connect 方法创建 Kafka 消费者对象。

24. `c.beginConsumer()`: 调用 beginConsumer 方法开始消费消息。

注：这段代码假设 Kafka 服务器在本地主机上，且已经创建了名为 'json_topic' 的主题。

SELECT tp.id as projectId,tp.project_name as projectName,tp.project_type as projectType, tipp.project_status as projectStatus FROM tzgl_project tp left join tzgl_investment_plan_project tipp on tipp.project_id = tp.id left join tzgl_investment_plan tip on tipp.plan_id = tip.id and tip.plan_year = 2023 and tip.plan_type in (1,3) where tp.id = '429158807596360069' and tip.is_deleted = 0 优化sql语句，实现当tipp.plan_type=1和tipp.plan_type=3都有值的时候，只查询到tipp.plan_type=3的一条值

可以使用子查询的方式来实现：

SELECT tp.id as projectId, tp.project_name as projectName, tp.project_type as projectType, 
       (SELECT project_status FROM tzgl_investment_plan_project WHERE project_id = tp.id AND plan_id = tip.id AND plan_type = 3 limit 1) as projectStatus 
FROM tzgl_project tp 
LEFT JOIN tzgl_investment_plan_project tipp ON tipp.project_id = tp.id 
LEFT JOIN tzgl_investment_plan tip ON tipp.plan_id = tip.id AND tip.plan_year = 2023 AND tip.plan_type IN (1,3) 
WHERE tp.id = '429158807596360069' AND tip.is_deleted = 0

这样可以避免查询出多条符合条件的记录，只查询出符合条件的一条。