列数和数据类型不同怎么查询？

如果需要合并的 SELECT 语句的列数和数据类型不同，可以通过在每个 SELECT 语句中使用 NULL 或空值来对齐列数和数据类型。例如：

SELECT column1, column2, NULL AS column3 FROM table1
UNION
SELECT column1, NULL AS column2, column3 FROM table2;

在这个例子中，第一个 SELECT 语句中有三列，其中第三列使用了 NULL 来对齐第二个 SELECT 语句，第二个 SELECT 语句中有三列，其中第二列使用了 NULL 来对齐第一个 SELECT 语句。这样就可以成功地进行合并查询了。

需要注意的是，对于使用 NULL 或空值来对齐列数和数据类型的情况，可以使用 UNION ALL 关键字，因为不需要去除重复行。但是，如果使用 UNION 关键字，会因为 NULL 或空值的存在而出现重复行，需要使用 DISTINCT 关键字去除重复行。

相关问题

如何让year和rank列的数据类型变成数字

你可以使用 `astype()` 方法将 'year' 和 'rank' 列的数据类型转换为数字类型。例如：

df['year'] = df['year'].astype(int)
df['rank'] = df['rank'].astype(int)

这将把 'year' 和 'rank' 列的数据类型分别转换为整数类型。如果数据类型不是数字类型，这可能会引起错误，因此在转换之前要确保数据类型正确。

如果你不确定 'year' 和 'rank' 列是否是数字类型，可以使用 `dtype` 属性检查它们的数据类型：

print(df['year'].dtype)
print(df['rank'].dtype)

如果数据类型不是数字类型，你可以使用 `to_numeric()` 方法将它们转换为数字类型。例如：

df['year'] = pd.to_numeric(df['year'], errors='coerce')
df['rank'] = pd.to_numeric(df['rank'], errors='coerce')

`errors='coerce'` 参数将无法转换的值设置为 NaN。这可以帮助你找到数据集中的错误值，并确保代码不会因为不能转换而失败。

sxssfworkbook设置列数据类型为数字

可以使用`CellStyle`来设置列数据类型为数字。下面是示例代码：

// 创建工作簿
Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
// 创建工作表
Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1");
// 创建行
Row row = sheet.createRow(0);
// 设置第一列的单元格数据类型为数字
Cell cell = row.createCell(0);
cell.setCellValue(123);

// 创建单元格样式
CellStyle style = workbook.createCellStyle();
style.setDataFormat(workbook.createDataFormat().getFormat("0.00"));
cell.setCellStyle(style);

// 输出到文件
FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("output.xlsx");
workbook.write(outputStream);
outputStream.close();

在上面的代码中，我们首先创建了一个工作簿、工作表和行，然后设置第一列的单元格值为数字。接着创建了一个`CellStyle`对象，并设置其数据格式为数字类型。最后将工作簿输出到文件中。

需要注意的是，在设置单元格的数据类型为数字时，还需要设置其对应的数据格式。上述代码中，我们使用`workbook.createDataFormat().getFormat("0.00")`来创建一个格式为小数点后两位的数字格式。你可以根据需要，设置不同的数据格式。