select fire_lat ptz_lat, fire_lon ptz_lon, count(1) count from enbogis.bis_all_fire_alarm_index where 1=1 and districtcode is not NULL and alarm_time is not null and source_lon is not null and source_lat is not null and fire_lon is not null and fire_lat is not null这是一段金仓sql 其中is not null失效
时间: 2023-07-16 07:13:52 浏览: 31
可能是因为数据表中存在空字符串,而空字符串不是 NULL 值。您可以使用以下语句将空字符串转换为 NULL 值:
```
update enbogis.bis_all_fire_alarm_index set districtcode = null where districtcode = '';
```
然后再执行您的 SQL 语句,应该就能正确筛选出非空的记录了。
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select fire_lat ptz_lat, fire_lon ptz_lon, count(1) count from enbogis.bis_all_fire_alarm_index where 1=1 and districtcode is not NULL and alarm_time is not null and source_lon is not null and source_lat is not null and fire_lon is not null and fire_lat is not null此代码中is not null 失效
这段 SQL 语句中的 `is not null` 条件失效可能是因为该表中的某些字段允许为空,因此在查询时即使这些字段的值为 `null`,查询也不会受到影响。如果想要确保查询结果中这些字段的值不为 `null`,可以使用 `coalesce` 函数将这些字段转换为一个非空的值,例如:
```
SELECT
COALESCE(fire_lat, 0) AS ptz_lat,
COALESCE(fire_lon, 0) AS ptz_lon,
COUNT(1) AS count
FROM
enbogis.bis_all_fire_alarm_index
WHERE
districtcode IS NOT NULL
AND alarm_time IS NOT NULL
AND source_lon IS NOT NULL
AND source_lat IS NOT NULL
AND fire_lon IS NOT NULL
AND fire_lat IS NOT NULL
```
在上面的示例中,如果 `fire_lat` 或 `fire_lon` 为 `null`,则它们会被转换为 0。如果你不想将这些字段转换为特定的值,也可以使用 `coalesce` 函数将它们转换为一个非空的字符串或其他数据类型。
数据中有两个维度,X_Lon和Y_Lat
如果你的CSV文件中有两个维度,X_Lon和Y_Lat,那么需要对上述代码进行一些修改,以适应这两个维度。示例代码如下:
```python
import netCDF4 as nc
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 创建NetCDF文件
ncfile = nc.Dataset('data.nc', 'w', format='NETCDF4')
# 定义NetCDF维度
lat_dim = ncfile.createDimension('lat', len(data['Y_Lat'].unique()))
lon_dim = ncfile.createDimension('lon', len(data['X_Lon'].unique()))
# 定义NetCDF变量
lat = ncfile.createVariable('lat', 'f4', ('lat',))
lon = ncfile.createVariable('lon', 'f4', ('lon',))
value = ncfile.createVariable('value', 'f4', ('lat', 'lon',))
# 写入数据到NetCDF文件
lat[:] = sorted(data['Y_Lat'].unique())
lon[:] = sorted(data['X_Lon'].unique())
value[:] = data.pivot(index='Y_Lat', columns='X_Lon', values='value').values
ncfile.close()
```
上述代码中,首先使用pandas库读取CSV文件,然后创建一个NetCDF文件,定义两个维度(lat和lon)和一个value变量,并将数据写入NetCDF文件。
需要注意的是,CSV文件中的数据需要与NetCDF变量的类型匹配,例如上述示例代码中lat、lon和value变量的类型都为f4,表示单精度浮点数。如果CSV文件中的数据类型与NetCDF变量的类型不匹配,则需要进行类型转换。
另外,需要使用pandas库中的pivot函数将CSV文件中的数据转换为二维数组,以便于写入NetCDF文件中的value变量。pivot函数可以将CSV文件中的数据透视成一个二维表格,其中行为Y_Lat,列为X_Lon,值为value。最后,使用values属性将透视后的数据转换为一个二维数组,以便于写入NetCDF文件中的value变量。