gpd.fiscale(y) Error in gpd.fiscale(y) : Use only with 'pot' objects

这个错误提示是在 R 语言中出现的，它意味着你使用了一个不适用于非阈值极值（POT）对象的函数 `gpd.fiscale()`。这个函数是用来拟合广义 Pareto 分布的参数的，而这个分布通常用于描述极端值。因此，它只能用于 POT 对象，而不能用于其他类型的数据。如果你想使用这个函数，你需要先将你的数据转换为 POT 对象，然后再进行拟合。你可以使用 `pot()` 函数来创建 POT 对象，然后再使用 `gpd.fiscale()` 函数进行拟合。例如，你可以使用以下代码来拟合一个 POT 对象并获取其广义 Pareto 分布的参数：

library(POT)
data <- rnorm(1000)
pot_data <- pot(data, threshold = 1)
gpd_fit <- gpd.fiscale(pot_data)
gpd_fit$par.ests

这里我使用了一个随机生成的数据集 `data`，然后使用 `pot()` 函数将其转换为 POT 对象，然后使用 `gpd.fiscale()` 函数拟合其广义 Pareto 分布的参数，并使用 `$par.ests` 属性获取估计值。

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UPDATE goods_copy1 SET supplier_id = temp.supplier_id FROM goods_copy1 g1 INNER JOIN ( SELECT gpd.file_id, gpd.goods_id, im.supplier_id, g.supplier_id supplier_id2 FROM import_file im LEFT JOIN `goods_ppt_details` gpd ON gpd.file_id = im.file_id LEFT JOIN goods_copy1 g ON gpd.goods_id = g.goods_id WHERE gpd.tenant_id = 174 AND g.is_delete = '2' AND im.supplier_id != 0 AND g.supplier_id = 0 GROUP BY gpd.goods_id ) temp ON temp.goods_id = g1.goods_id这个执行不成功是什么问题

这个 SQL 语句的问题可能是在 `UPDATE` 子句中没有指定要更新的表别名。你可以尝试以下修改：

UPDATE goods_copy1 g1 
SET g1.supplier_id = temp.supplier_id 
FROM ( 
    SELECT gpd.goods_id, im.supplier_id 
    FROM import_file im 
    LEFT JOIN goods_ppt_details gpd ON gpd.file_id = im.file_id 
    LEFT JOIN goods_copy1 g ON gpd.goods_id = g.goods_id 
    WHERE gpd.tenant_id = 174 AND g.is_delete = '2' AND im.supplier_id != 0 AND g.supplier_id = 0 
    GROUP BY gpd.goods_id 
) temp 
WHERE temp.goods_id = g1.goods_id;

这里使用了别名 `g1` 指定要更新的表，同时将子查询的结果用作临时表来更新 `goods_copy1` 表。

优化以下代码geo1 = gpd.GeoDataFrame(cy_data, geometry=cy_data['geometry'], crs='epsg:4326') geo2 = gpd.GeoDataFrame(zdcy_data, geometry=gpd.points_from_xy(zdcy_data['中心点经度'], zdcy_data['中心点纬度']), crs='epsg:4326') geo_result = gpd.sjoin(left_df=geo1, right_df=geo2, predicate='intersects')

对于上述代码，可以考虑以下优化：

1. 避免重复指定 `geometry` 和 `crs` 的参数。可以直接使用 `gpd.GeoDataFrame()` 函数的 `from_features()` 方法，将 `geometry` 和 `crs` 参数作为参数传递给该方法。

geo1 = gpd.GeoDataFrame.from_features(cy_data, crs='epsg:4326')
geo2 = gpd.GeoDataFrame.from_features(zdcy_data, crs='epsg:4326')

2. 使用 `gpd.GeoDataFrame()` 的 `set_geometry()` 方法，将经度和纬度列转换为几何列。

geo2 = geo2.set_geometry(gpd.points_from_xy(zdcy_data['中心点经度'], zdcy_data['中心点纬度']))

3. 使用 `gpd.sjoin()` 函数时，可以省略 `left_df=` 和 `right_df=` 参数的指定。

geo_result = gpd.sjoin(geo1, geo2, predicate='intersects')

通过这些优化，可以简化代码并提高执行效率。