SQL_ERROR_INFO: "Unknown column 'ranking' in 'where clause'"

时间: 2024-05-19 19:12:38 浏览: 220
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codeivate_ranking:用于在 codeivate 中排名。 消耗的 API REST

This error indicates that the SQL query is trying to reference a column named "ranking" in a WHERE clause, but that column does not exist in the table being queried. The solution would be to check the table structure and ensure that the column exists and is spelled correctly. If the column does not exist, it may need to be added to the table.
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y_true, probas_pred, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight File "/project/root/miniconda3/envs/pt177/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_ranking.py", line 731, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported

这个错误通常是因为 y_true 的格式不被支持所致。请确保 y_true 是一个二进制数组或稀疏矩阵，并且只包含 0 和 1。如果 y_true 是一个字符串或其他格式，请尝试将其转换为二进制数组或稀疏矩阵。...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 306, in <module> fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[i], y_score[i]) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported

这个错误是由于roc_curve函数的y_test参数传入的数据格式不被支持导致的。roc_curve函数的y_test参数需要传入二进制分类变量的标签值，通常是0或1的序列。请确保y_test参数传入的数据格式是二进制分类变量的标签值，...
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if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted"

这段代码主要是对选择的排序方式进行判断，并且选择相应的列名。如果 self.config.deduplicate_order_by_type 的值是 ...ranking_column 和 is_deleted_column 分别是用于存储生成的新列名和标记是否删除的列名。

Traceback (most recent call last): File "D:\moudle\main.py", line 210, in <module> fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba[:, 1]) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported是什么意思，该如何修改

这个错误提示是因为 roc_curve 函数不支持多类别分类问题，而你的 y_test 中包含了多个类别。要解决这个问题，你需要将多类别分类问题转换为二元分类问题，例如使用 one-vs-rest 或 one-vs-one 策略。...

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/3667092115.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score) D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 911 912 """ --> 913 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 914 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight) 915 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 689 if not (y_type == "binary" or 690 (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 691 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 692 693 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) ValueError: multiclass format is not supported

这个错误提示表明在执行 roc_curve() 函数时，y_true 的格式不支持多分类问题。 roc_curve() 函数只支持二分类或二元分类问题，即 y_true 只能包含两个不同的类别。因此，您可能需要检查您的数据集中是否...

if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)将这个转为sql形式

IF self.config.filter_deleted_flag AND FIND_IN_SET('IsDeleted', @column_names) THEN SET @filter = CONCAT('(', duplicates_rank, '= 1 AND IsDeleted = "False")'); ELSE SET @filter = CONCAT('(', ...

key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1这里能看出源数据是怎么样的df结构，给我一个例子，并且告诉我sql怎么筛选df的列出来

则根据Python代码，可以使用以下SQL语句筛选出key_columns和is_deleted_column所对应的列： SELECT id, name, gender, is_deleted FROM source_table; 即将source_table替换为源数据表的表名，将id...

def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)怎么用临时表和cte的形式写成sql

可以使用以下SQL语句将Python代码转换为临时表和CTE的形式： WITH cte AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY <key_columns> ORDER BY <order_by_columns> DESC/ASC ) AS duplicates_rank FROM ...

def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

这段代码是用来去重的，输入是一个DataFrame，输出也是一个DataFrame。该函数首先根据配置文件中的列名获取需要去重的列和排序列，然后按照排序列进行降序或升序排列。接着，该函数给每个分组内的记录打上重复排名，...

File "D:\pythonProject1\main.py", line 178, in <module> fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported

这个错误的提示信息是因为你的y_true是多分类形式的，而roc_curve只支持二分类问题，所以需要对y_true进行处理，将其转化为二分类问题。有两种方法可以解决这个问题： 1. 对y_true进行二分类编码，将其转化为0和1的...
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