请提供python代码实现以下功能：将数据库中表B中第5至第25列及第30列的所有数据从从第2行开始，向后平移20行。

以下是一个简单的Python代码实现：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')
c = conn.cursor()

# 将第5至第25列及第30列的数据从第2行开始平移20行
c.execute('UPDATE B SET col5 = col25, col6 = col26, ..., col24 = col44, col30 = col50 WHERE rowid >= 2')

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

请注意，这只是一个示例代码，具体的列名和行数需要根据你的实际情况进行修改。同时，这里使用的是SQLite数据库，如果你使用的是其他类型的数据库，代码的语法可能会有所不同。

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请提供python代码实现以下功能：将mysql数据库中表B中第5至最后1列的所有数据从从第2行开始，向后平移20行。

以下是实现该功能的Python代码：

import mysql.connector

# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 获取游标
mycursor = mydb.cursor()

# 执行 SQL 查询
mycursor.execute("SELECT * FROM B")

# 获取结果集中的所有行
rows = mycursor.fetchall()

# 从第5至最后1列的所有数据从第2行开始向后平移20行
for i in range(1, len(rows)):
    for j in range(4, len(rows[0])-1):
        rows[i][j+20] = rows[i][j]

# 更新表B
for i in range(len(rows)):
    sql = "UPDATE B SET col5=%s, col6=%s, col7=%s, col8=%s, col9=%s WHERE id=%s"
    val = (rows[i][4], rows[i][5], rows[i][6], rows[i][7], rows[i][8], rows[i][0])
    mycursor.execute(sql, val)

# 提交更改
mydb.commit()

需要注意的是，以上代码只是一个示例，具体实现可能需要根据实际情况进行修改。同时，该代码也没有进行参数检查和错误处理，开发者在使用时需要自行进行补充。

请提供python代码实现以下功能：数据表B的主键是第1列时间戳，将表B中第5至第25列及第30列的所有数据从从第2行开始，向后平移48秒。

以下是一个Python代码示例，它使用pandas库访问数据，对表B进行修改。

import pandas as pd
from datetime import timedelta

# 读取数据表B
df = pd.read_csv('B.csv')

# 定义时间戳列
time_col = 'timestamp'

# 将时间戳列转换为datetime类型
df[time_col] = pd.to_datetime(df[time_col])

# 定义要平移的列
cols_to_shift = df.columns[4:24].tolist() + [df.columns[29]]

# 将数据从第2行开始向后平移48秒
for col in cols_to_shift:
    df[col] = df[col].shift(periods=48, freq='S')

# 将时间戳列还原为字符串类型
df[time_col] = df[time_col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

# 将修改后的数据保存到新文件中
df.to_csv('B_shifted.csv', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas库读取数据表B，并将时间戳列转换为datetime类型。然后，我们定义要平移的列，并使用shift函数将它们向后平移48秒。最后，我们将时间戳列还原为字符串类型，并将修改后的数据保存到新文件中。