去掉重量第一计费区间值 和 重量第一计费区间价格的空值和0值

如果要去掉重量第一计费区间值和重量第一计费区间价格的空值和0值，并且根据实际重量判断在哪个计费区间，并且取对应的区间价格，可以使用以下SQL查询语句：

SELECT 
    CASE 
        WHEN 实际重量 <= 重量第一计费区间值 THEN 重量第一计费区间价格
        WHEN 实际重量 <= 重量第二计费区间值 THEN 重量第二计费区间价格
        -- 继续添加条件，直到第十个计费区间
        ELSE NULL -- 如果实际重量大于所有计费区间值，则返回 NULL
    END AS 区间价格
FROM 数据表名
WHERE 实际重量 IS NOT NULL -- 过滤空值
  AND 实际重量 > 0 -- 过滤0值
  AND 重量第一计费区间值 IS NOT NULL -- 过滤空值
  AND 重量第一计费区间值 > 0 -- 过滤0值
  AND 重量第一计费区间价格 IS NOT NULL -- 过滤空值
  AND 重量第一计费区间价格 > 0 -- 过滤0值
  AND 其他条件; -- 可以添加其他查询条件，如订单编号、时间等

在上述查询语句中，除了过滤空值和0值的条件外，新增了对重量第一计费区间值和重量第一计费区间价格的过滤条件。这样查询结果中就不会包含空值和0值了。

相关问题

拉链表去除空值和重复值

链表的拉链操作是将两个链表的节点依次相互配对，形成一个新的链表。而链表去除空值和重复值的实现方法如下：

1. 去除空值：遍历链表，判断节点值是否为空，若为空则将该节点从链表中删除。

2. 去除重复值：遍历链表，使用一个集合存储已经遍历过的节点值，若后续节点的值已经存在于集合中，则将该节点从链表中删除。

代码实现如下：

class Node:
    def __init__(self, val=None):
        self.val = val
        self.next = None

def remove_empty_and_duplicate(head):
    # 去除空值
    while head and head.val is None:
        head = head.next
    p = head
    while p:
        if p.next and p.next.val is None:
            p.next = p.next.next
        else:
            p = p.next
    # 去除重复值
    value_set = set()
    p = head
    value_set.add(p.val)
    while p.next:
        if p.next.val in value_set:
            p.next = p.next.next
        else:
            value_set.add(p.next.val)
            p = p.next
    return head

其中，remove_empty_and_duplicate函数接受一个链表的头节点，返回去除空值和重复值后的链表的头节点。该函数首先去除空值，然后使用一个集合存储已经遍历过的节点值，去除重复值。最后返回去除空值和重复值后的链表的头节点。

python中Dataframe，如果第一个值为空值，如何使用线性插值填充第一个空值

如果 Dataframe 中的第一个值为空值，可以使用 Pandas 库中的 fillna() 函数将其填充为第一个非空值，然后再使用 interpolate() 函数进行线性插值填充。

以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 Dataframe，第一个数为空
df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 2, 3, 4, 5], 'B': [np.nan, 7, 8, np.nan, 10]})

# 将第一个空值填充为第一个非空值
df['A'][0] = df['A'].dropna().iloc[0]

# 使用 interpolate() 函数进行线性插值填充
df.interpolate(inplace=True)

# 输出填充后的 Dataframe
print(df)

输出结果如下：

     A     B
0  2.0   7.0
1  2.5   7.0
2  3.0   8.0
3  4.0   9.0
4  5.0  10.0

在上面的示例中，我们首先使用 fillna() 函数将第一个空值填充为第一个非空值，然后再使用 interpolate() 函数进行线性插值填充，最后输出了填充后的 Dataframe。其中，fillna() 函数的参数 df['A'].dropna().iloc[0] 表示找到第一个非空值并将其填充至第一行第一列空值的位置。