case中怎么写这个语句is_deleted_column in df.columns
时间: 2024-03-20 12:40:18 浏览: 17
在 SQL 中,你可以使用以下语句来实现类似于 Pandas 中的 `is_deleted_column in df.columns` 的判断:
```
CASE WHEN 'is_deleted_column' IN
(SELECT column_name FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'your_table_name')
THEN '存在'
ELSE '不存在'
END AS is_deleted_column_exist
```
在上面的 SQL 语句中,首先使用 `SELECT column_name FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'your_table_name'` 查询表 `your_table_name` 中所有的列名,然后将这些列名与 `is_deleted_column` 进行比较,如果存在则返回 `存在`,否则返回 `不存在`。使用 `CASE WHEN` 子句可以根据条件返回不同的结果,这里将结果定义为一个别名 `is_deleted_column_exist`。
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is_deleted_column in df.columns这个怎么用sql表示
在 SQL 中,可以使用 DESC 表命令查看某个表的列信息,判断表中是否存在名为 is_deleted_column 的列。例如,下面的 SQL 语句查询名为 order_table 的表中是否存在 is_deleted_column 列:
```
DESC order_table;
```
执行上面的 SQL 语句后,可以查看 order_table 表的列信息,如果其中包含名为 is_deleted_column 的列,则说明该列存在于表中。如果想要查询表中某个列的具体信息,可以使用以下 SQL 语句:
```
SELECT column_name, data_type, column_default, is_nullable
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'order_table' AND column_name = 'is_deleted_column';
```
在上面的语句中,使用 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS 系统表查询指定表的指定列信息,其中 table_name 是表名,column_name 是列名。如果查询结果为空,则说明该表中不存在名为 is_deleted_column 的列。
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 tmp_table
),
filtered_cte AS (
SELECT *
FROM cte
WHERE duplicates_rank = 1
AND (<is_deleted_column> = 'False' OR <is_deleted_column> IS NULL)
)
SELECT *
FROM filtered_cte;
其中,`tmp_table`是源数据的临时表,`<key_columns>`是`self.config.deduplication_key_columns`中的列名,`<order_by_columns>`是`self.config.deduplication_order_columns`中的列名,`<is_deleted_column>`是`self.config.filter_deleted_flag`和`is_deleted_column in df.columns`的结果中的`is_deleted_column`的列名。