条件 WHERE DATEPART(day, date_column) = DATEPART(day, DATEADD(month, 1, date_column)) - 1;表示什么意思？

这个条件表示筛选出日期列中日期为当前月份的最后一天的所有记录。其中，DATEADD函数用于增加一个月份，从而获得下一个月的日期；DATEPART函数可以提取日期中的指定部分，例如day表示提取天数部分。因此，该条件使用了当前日期的月份加1作为目标月份，并使用该目标月份的第一天减去1天作为目标日期，最终筛选出符合条件的记录。

相关问题

优化代码 String bmid = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_BMID")); String year = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_BXRQ")).substring(0, 4); String shsj = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_SHSJ")); String xmid = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_XMID")); String jhbh = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_XMJH_JHBH")); //部门年度发生额 String sql = "select ISNUll(sum(BXD_JE),0) as \"je\" from BXD where BXD_BMID = '"+bmid+"' " + "and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = '"+year+"'"; Double deptMoney = PubFunAction.queryForObj(sql, Double.class, 0.0); //更新部门年度发生额 sql = "update DBUDGET set DBUDGET_SJZC = '"+deptMoney+"' where DBUDGET_DEPTID = '"+bmid+"' and DBUDGET_YEAR = '"+year+"'"; PubFunAction.jt.update(sql); //项目年度发生额 sql = "select ISNULL(sum(BXD_JE),0) as \"je\" from BXD where BXD_XMID = '"+xmid+"' " + "and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = '"+year+"'"; Double projectMoney = PubFunAction.queryForObj(sql,Double.class,0.0); //更新项目年度发生额 sql = "update DBUDGETMX set DBUDGETMX_SJZC = '"+projectMoney+"' where DBUDGETMX_XMID = '"+xmid+"' and DBUDGETMX_YEAR = '"+year+"'"; PubFunAction.jt.update(sql); //经济分类年度发生额 for (Map<String, Object> bxdmx : listBXDMX) { String lbid = PubUtil.valueOf(bxdmx.get("BXDMX_BXLB_LBID")); sql = "select ISNULL(sum(BXDMX_BXJE),0) as \"je\" from BXD left join BXDMX on BXDMX_KEY=BXD_KEY " + "where BXDMX_BXLB_LBID = '"+lbid+"' and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = '"+year+"'"; Double economicClassificationMoney = PubFunAction.queryForObj(sql, Double.class, 0.0); } //更新合同计划完成标记 if (!"".equals(jhbh)){ sql = "update XMJH set XMJH_WCBZ = 'Y',XMJH_SJRQ_END = '"+shsj+"' where XMJH_JHBH = '"+jhbh+"'"; PubFunAction.jt.update(sql); }

可以优化的地方有：

1. 使用StringBuilder来拼接字符串，避免频繁地创建String对象。

2. 使用PreparedStatement来代替Statement，可以避免SQL注入攻击。

3. 将数据库连接池化，避免每次操作都创建和释放连接的开销。

4. 将查询结果缓存起来，避免重复查询。

5. 对于循环中的SQL语句，可以使用批量操作来提高效率。

6. 对于日期格式化操作，可以考虑使用SimpleDateFormat来优化。

7. 对于字符串转换成数字的操作，可以使用Double.parseDouble()方法来代替valueOf()方法。

8. 对于字符串的比较，可以使用equals()方法来代替"=="操作。

综合以上优化建议，可以对代码进行如下改进：

StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
String bmid = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_BMID"));
String year = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_BXRQ")).substring(0, 4);
String shsj = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_SHSJ"));
String xmid = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_XMID"));
String jhbh = PubUtil.valueOf(listBXD.get("BXD_XMJH_JHBH"));

//部门年度发生额
sqlBuilder.append("select ISNUll(sum(BXD_JE),0) as \"je\" from BXD where BXD_BMID = ? and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = ?");
Double deptMoney = PubFunAction.queryForObj(sqlBuilder.toString(), Double.class, 0.0, bmid, year);
//更新部门年度发生额
sqlBuilder.setLength(0);
sqlBuilder.append("update DBUDGET set DBUDGET_SJZC = ? where DBUDGET_DEPTID = ? and DBUDGET_YEAR = ?");
PubFunAction.jt.update(sqlBuilder.toString(), deptMoney, bmid, year);

//项目年度发生额
sqlBuilder.setLength(0);
sqlBuilder.append("select ISNULL(sum(BXD_JE),0) as \"je\" from BXD where BXD_XMID = ? and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = ?");
Double projectMoney = PubFunAction.queryForObj(sqlBuilder.toString(),Double.class,0.0, xmid, year);
//更新项目年度发生额
sqlBuilder.setLength(0);
sqlBuilder.append("update DBUDGETMX set DBUDGETMX_SJZC = ? where DBUDGETMX_XMID = ? and DBUDGETMX_YEAR = ?");
PubFunAction.jt.update(sqlBuilder.toString(), projectMoney, xmid, year);

//经济分类年度发生额
sqlBuilder.setLength(0);
sqlBuilder.append("select ISNULL(sum(BXDMX_BXJE),0) as \"je\" from BXD left join BXDMX on BXDMX_KEY=BXD_KEY where BXDMX_BXLB_LBID = ? and BXD_SHBZ = 'Y' and DATEPART(YYYY,BXD_BXRQ) = ?");
for (Map<String, Object> bxdmx : listBXDMX) {
    String lbid = PubUtil.valueOf(bxdmx.get("BXDMX_BXLB_LBID"));
    Double economicClassificationMoney = PubFunAction.queryForObj(sqlBuilder.toString(), Double.class, 0.0, lbid, year);
}

//更新合同计划完成标记
if (!"".equals(jhbh)){
    sqlBuilder.setLength(0);
    sqlBuilder.append("update XMJH set XMJH_WCBZ = 'Y',XMJH_SJRQ_END = ? where XMJH_JHBH = ?");
    PubFunAction.jt.update(sqlBuilder.toString(), shsj, jhbh);
}

from fastai.tabular.core import add_datepart new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0) #create features add_datepart(new_data,'trade_date') new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True) #elapsed will be the time stamp new_data.head()解释一下每行代码

- `from fastai.tabular.core import add_datepart`: 导入 `fastai.tabular.core` 中的 `add_datepart` 函数，用于将日期时间列拆分成多个特征列。
- `new_data = df[['trade_date','close']].sort_index(ascending=True, axis=0)`: 从原始的 DataFrame `df` 中选取 `trade_date` 和 `close` 两列，按照 `trade_date` 从小到大排序，生成一个新的 DataFrame `new_data`。
- `add_datepart(new_data,'trade_date')`: 对 `new_data` 中的 `trade_date` 列应用 `add_datepart` 函数，将其拆分成多个特征列，例如：年、季度、月、周、日、日中的小时、分钟、秒等。
- `new_data.drop('trade_Elapsed', axis=1, inplace=True)`: 由于 `add_datepart` 函数会生成一个名为 `trade_Elapsed` 的时间戳列，所以这一行代码将其删除。
- `new_data.head()`: 展示 `new_data` 的前几行数据。