for author in author_list: sql = '''select b.uid,ipc,cooperator,year_list from temp_swy_proceed_4_name_not_unique a left join temp_swy_proceed_5 b on a.uid=b.uid where author="%s"'''%author dt = pd.read_sql(sql, con=self.conn1) len_dt = len(dt) print('有%s位同名作者'%len_dt) 什么意思

这段代码使用一个循环来遍历 `author_list` 列表中的每个作者。对于每个作者，它会执行一个 SQL 查询，并将结果读取到一个 DataFrame 对象 `dt` 中。

具体来说，循环的每一次迭代都会执行以下操作：
- 构建一个 SQL 查询语句，其中的 `%s` 会被当前迭代的作者名替代。这个查询语句是通过使用字符串格式化操作 `%` 来动态生成的。
- 使用 Pandas 的 `pd.read_sql(sql, con=self.conn1)` 函数执行该 SQL 查询，并将结果读取到 DataFrame 对象 `dt` 中。
- 使用 `len(dt)` 获取 DataFrame 的行数，即结果集中的记录数。
- 打印出当前作者的同名作者数量。

这段代码的目的可能是为了对每个作者进行查询，并输出每个作者的同名作者数量。

相关问题

uid = dt['uid'][i] ipc = eval(dt['ipc'][i]) cooperator = eval(dt['cooperator'][i]) year_list = eval(dt['year_list'][i]) 什么意思

这段代码中的四行分别对 DataFrame 对象 `dt` 中的某些列进行了处理：

1. `uid = dt['uid'][i]`：将 DataFrame 列 `dt['uid']` 的第 `i` 行的值赋给变量 `uid`。
2. `ipc = eval(dt['ipc'][i])`：将 DataFrame 列 `dt['ipc']` 的第 `i` 行的值作为字符串，并使用 `eval()` 函数将其转换为对应的 Python 对象。`eval()` 函数用于执行字符串中的表达式，并返回结果。
3. `cooperator = eval(dt['cooperator'][i])`：将 DataFrame 列 `dt['cooperator']` 的第 `i` 行的值作为字符串，并使用 `eval()` 函数将其转换为对应的 Python 对象。
4. `year_list = eval(dt['year_list'][i])`：将 DataFrame 列 `dt['year_list']` 的第 `i` 行的值作为字符串，并使用 `eval()` 函数将其转换为对应的 Python 对象。

这些代码的目的是将 DataFrame 中的某些列的值转换为 Python 对象，以便后续的操作和处理。根据列名的含义，`ipc`、`cooperator` 和 `year_list` 可能是存储了一些列表或其他数据结构的列，而使用 `eval()` 函数可以将其还原为原始的数据结构。

SELECT count(*) FROM ccs_comp_claim t, ccs_loan t2WHERE t.ref_nbr = t2.ref_nbr AND t.finish_date is null AND t.cooperator_id = 'DYBANK' AND t2.union_insu_case_date <![CDATA[ < ]]> #{countDate,jdbcType=TIMESTAMP}，如上sql的countDate为参数，要实现union_insu_case_date加1天小于countDate

你可以使用DATEADD()函数来实现将union_insu_case_date加1天的操作，然后再将其与countDate进行比较，如下所示：

SELECT count(*)
FROM ccs_comp_claim t, ccs_loan t2
WHERE t.ref_nbr = t2.ref_nbr
AND t.finish_date is null
AND t.cooperator_id = 'DYBANK'
AND DATEADD(day, 1, t2.union_insu_case_date) < #{countDate,jdbcType=TIMESTAMP}

在上述代码中，`DATEADD(day, 1, t2.union_insu_case_date)`表示将`t2.union_insu_case_date`加1天。然后将其与`#{countDate,jdbcType=TIMESTAMP}`进行比较来完成你所需的功能。