sql = 'select * from enviroment' sql2 = "insert into enviroment values('2023.1.3','rain','6')" pd.read_sql_query(sql2, engine) df = pd.read_sql_query(sql=sql, con=engine) print(df)如何修改

如果您想要将新的数据插入到数据库中，并且获取到更新后的数据，可以按照以下的方式进行修改：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 定义SQL语句和新数据
sql = 'select * from enviroment'
sql2 = "insert into enviroment values('2023.1.3','rain','6')"

# 获取数据库连接
engine = create_engine('your_database_url')

# 开始数据库事务
with engine.begin() as conn:
    # 执行插入数据的SQL语句
    conn.execute(sql2)
    # 执行查询数据的SQL语句
    df = pd.read_sql_query(sql=sql, con=conn)
    # 打印更新后的数据
    print(df)

这里使用了`with engine.begin() as conn`来开启一个数据库事务，这样可以确保插入和查询操作都在同一个事务中执行。在这个事务中，先执行插入数据的SQL语句，然后再执行查询数据的SQL语句获取更新后的数据，并将结果存储在DataFrame中。最后，打印更新后的数据。

希望这个修改可以帮助您。

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def train(num_ue, F): replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=1000) env = env = Enviroment(W=5, num_ue=num_ue, F=F, bn=np.random.uniform(300, 500, size=num_ue), dn=np.random.uniform(900, 1100, size=num_ue), dist=np.random.uniform(size=num_ue) * 200, f=1, iw=0, ie=0.3, it=0.7,pn=500, pi=100,tn = np.random.uniform(0.8, 1.2, size=num_ue), wn = np.random.randint(0, 2, size=num_ue)) net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(512, activation='relu'), nn.Dense(num_ue * 3 + num_ue * (F + 1))) net.initialize(init.Normal(sigma=0.001)) trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01}) batch_size = 64 loss_fn = gluon.loss.L2Loss() state, _, _, = env.get_Init_state() best_state = state[0] print(best_state) for idx in range(100000):#训练 action_ra, action_rf = net_action(net(nd.array(state.reshape((1, -1)))).asnumpy()) next_state, reward, done = env.step(action_ra, action_rf) if done: next_state, ra, rf, = env.get_Init_state() _, reward, _ = env.step(ra, rf) best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (ra, rf), reward, next_state, False) state, _, _, = env.get_Init_state() else: best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (action_ra, action_rf), reward, next_state, done) state = next_state if len(replay_buffer) > 100: with autograd.record(): loss = compute_td_loss2(batch_size=batch_size, net=net, loss_fn=loss_fn, replay_buffer=replay_buffer) loss.backward() trainer.step(batch_size, ignore_stale_grad=True) print(best_state)

这段代码是一个训练函数，用于训练一个神经网络模型。它使用了一个回放缓冲区（replay_buffer）来保存训练数据。在每个训练步骤中，它使用模型对当前状态进行预测，并根据预测结果选择一个动作。然后，它通过执行该动作来获得下一个状态、奖励以及是否完成的标志。如果完成，则重新初始化环境并继续训练。否则，将当前状态、动作、奖励、下一个状态和完成标志存储到回放缓冲区中。

当回放缓冲区中的数据量超过一定阈值时，它会使用批量梯度下降方法计算损失，并更新模型的参数。

最后，它打印出最佳状态（best_state），即训练过程中观察到的最优状态。

请注意，这段代码中使用了一些自定义的函数和类，例如ReplayBuffer和Enviroment。你可能需要查看这些函数和类的实现代码来理解完整的训练过程。

docker_enviroment.c:10:1: error: expected '=', ',', ';', 'asm' or '__attribute__' before '{' token

根据您提供的错误信息，看起来是在 `docker_enviroment.c` 文件的第 10 行遇到了语法错误。错误提示表明在 `{` 符号之前缺少了一个等号、逗号、分号、`asm` 或 `__attribute__`。

请检查第 10 行的代码，确保语法正确。通常情况下，这种错误是由于语法错误或缺少某些关键符号导致的。

如果可能，请提供第 10 行的代码，这样我可以更具体地帮助您解决问题。