create TRIGGER [futian_user].[tr_update_TJ_ZHXM_HD] ON [futian_user].[TJ_ZHXM_HD] FOR UPDATE

这是一个创建触发器的SQL语句，该触发器名为tr_update_TJ_ZHXM_HD，关联的表名为TJ_ZHXM_HD，触发器会在TJ_ZHXM_HD表上执行UPDATE操作时被触发。该语句中的[futian_user]是数据库中的模式名称（Schema），用于指定TJ_ZHXM_HD表所属的模式。FOR UPDATE表示该触发器会在UPDATE操作时被触发。在触发器被触发时，可以执行一些定义好的操作，例如插入一条记录到另一个表中、修改其他表中的数据等。

相关问题

已有深圳市商区poi数据，按列可以分为'编号','店铺名称','地址','纬度','经度','管辖市区','城区要素；店铺类型','电话号码'，根据现有信息，分别统计福田区、南山区、罗湖区、宝安区的城市要素构成，并利用饼图进行可视化

好的，这个任务可以用Python的pandas和matplotlib库来完成。首先，我们需要读入数据文件，假设文件名为"poi_data.csv"，读入代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("poi_data.csv")

接着，我们可以根据城市要素列来筛选数据并统计数量，代码如下：

# 福田区
futian = df[df['城区要素'] == '福田']

# 南山区
nanshan = df[df['城区要素'] == '南山']

# 罗湖区
luohu = df[df['城区要素'] == '罗湖']

# 宝安区
baoan = df[df['城区要素'] == '宝安']

# 统计数量
futian_count = len(futian)
nanshan_count = len(nanshan)
luohu_count = len(luohu)
baoan_count = len(baoan)

接下来，我们可以使用matplotlib库来制作饼图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置饼图参数
labels = ['福田区', '南山区', '罗湖区', '宝安区']
sizes = [futian_count, nanshan_count, luohu_count, baoan_count]
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # 福田区突出显示

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)

plt.axis('equal')
plt.show()

这样就可以得到一个带有城市要素比例的饼图了。

python处理嵌套json数据

在Python中处理嵌套的JSON数据可以通过json和pandas等库实现。

使用json库可以将JSON数据转换为Python对象，然后使用Python的数据处理方式进行操作。json库提供了两个函数——loads和dumps。其中，loads将JSON数据转换为Python对象，dumps将Python对象转换为JSON数据。在嵌套JSON数据的情况下，可以使用递归来遍历数据。

使用pandas库可以将JSON数据转换为DataFrame，方便进行数据分析和可视化处理。pandas提供了read_json和json_normalize等函数来解析JSON数据。其中，read_json函数将JSON数据转换为DataFrame，json_normalize函数可以展平嵌套的JSON数据，方便进行数据分析处理。

例如，一个嵌套的JSON数据如下：

{
"id": 123,
"name": "John",
"address": {
"province": "Guangdong",
"city": "Shenzhen",
"street": "Futian Road"
},
"scores": [
{"subject": "Math", "score": 90},
{"subject": "English", "score": 85},
{"subject": "Chinese", "score": 95}
]
}

使用json库可以将其转换为Python对象，并进行操作：

import json

# 将JSON数据转换为Python对象
json_str = '{ "id": 123, "name": "John", "address": { "province": "Guangdong", "city": "Shenzhen", "street": "Futian Road" }, "scores": [ {"subject": "Math", "score": 90}, {"subject": "English", "score": 85}, {"subject": "Chinese", "score": 95} ] }'
data_dict = json.loads(json_str)

# 获取属性值
print(data_dict["id"])
print(data_dict["address"]["province"])
print(data_dict["scores"][0]["score"])

使用pandas库可以将其转换为DataFrame，并进行数据分析和可视化处理：

import pandas as pd

# 将JSON数据转换为DataFrame
data_df = pd.read_json(json_str)

# 展示所有数据
print(data_df)

# 展开嵌套的JSON数据
data_norm = pd.json_normalize(data_dict, record_path=['scores'], meta=['id', 'name', ['address', 'province'], ['address', 'city'], ['address', 'street']])
print(data_norm)

这样就能方便地处理嵌套JSON数据了。