for (year in unique(format(temp_df$Date, "%Y"))) { # 提取当前年份的数据 year_df <- temp_df[format(temp_df$Date, "%Y") == year, ]这个代码是什么意思
时间: 2023-06-14 07:07:46 浏览: 96
这段代码是用R语言编写的,主要作用是将数据框temp_df按照年份进行分组。
具体解释如下:
1. `unique(format(temp_df$Date, "%Y"))`:将temp_df中所有日期按照"%Y"的格式提取年份并去重,得到一个年份列表。
2. `for (year in unique(format(temp_df$Date, "%Y")))`:对年份列表进行循环,每次循环提取一个年份。
3. `year_df <- temp_df[format(temp_df$Date, "%Y") == year, ]`:选取temp_df中Date列年份为当前循环的年份的行,将其赋值给year_df,即提取当前年份的数据。
最终,这段代码会将temp_df按照年份分成多个数据框,每个数据框包含该年份的所有数据。
相关问题
请帮我把这段python代码转为sql命令,df对应表格common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels:# Assuming period_end_date data is in a pandas DataFrame called 'df' with a column called 'period_end_date' df['period_end_date'] = pd.to_datetime(df['period_end_date'], format='%Y%m%d') # Convert time column to datetime format df['year'] = df['period_end_date'].dt.year # Create a new column with the year df['last_entry'] = df.groupby('year')['period_end_date'].transform('max') == df['period_end_date'] # Create a new column indicating if the entry is the last for that year df['last_entry'] = df['last_entry'].astype(int) # Convert True/False to 1/0
UPDATE common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels
SET period_end_date = STR_TO_DATE(period_end_date, '%Y%m%d');
UPDATE common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels
SET year = YEAR(period_end_date);
UPDATE common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels
SET last_entry = IF((SELECT MAX(period_end_date) FROM common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels WHERE YEAR(period_end_date) = t.year) = t.period_end_date, 1, 0)
FROM common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels t;
ALTER TABLE common_goods.fund_objectives_strategy_with_labels
MODIFY last_entry INT;
select DATE_FORMAT(a.year, '%Y'),COALESCE (cnt,0) from fgz_plyj.year_dict a left join (select DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y') as judgement_date,count(DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')) as cnt from fgz_plyj.case_fix_attrs b inner join fgz_plyj.attr_judges c on b.case_id=c.case_id inner join fgz_plyj.court_url d on b.case_id=d.case_id where b.trial_round ='二审' and b.case_type='改判' and d.is_dup='N'and DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y') group by b.judgement_date) e on DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date where DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1 and min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y') order by DATE_FORMAT(a.year, '%Y') desc ;分析一下这个sql
这个SQL语句是一个比较复杂的查询语句,主要是在计算每年的案件数量。下面是对该SQL语句的分析:
1. 首先,它从`year_dict`表中选择了年份(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`)和一个计数值(`COALESCE (cnt,0)`)。`year_dict`表可能是一个存储年份信息的表。
2. 接着,它使用了左连接(`LEFT JOIN`)将一个子查询(`e`)与`year_dict`表进行连接。这个子查询用来计算每年的案件数量。
3. 子查询中,首先从`case_fix_attrs`表中选择了`judgement_date`的年份,并将其格式化为年份形式(`DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')`)。然后使用`COUNT()`函数对每个年份进行计数,并将计数结果命名为`cnt`。
4. 在子查询中,还有一些表之间的内连接(`INNER JOIN`)操作。`attr_judges`表与`case_fix_attrs`表通过`case_id`进行连接,`court_url`表与`case_fix_attrs`表也通过`case_id`进行连接。
5. 子查询中有一些筛选条件:
- `b.trial_round ='二审'`:筛选出二审的案件。
- `b.case_type='改判'`:筛选出改判类型的案件。
- `d.is_dup='N'`:筛选出非重复的案件。
- `DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')`:筛选出创建时间与当前年份相同的案件。
6. 子查询使用`GROUP BY`将结果按照`judgement_date`进行分组。
7. 接下来,子查询的结果与`year_dict`表进行连接,连接条件是年份相等(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date`)。
8. 在最后的查询中,还有一些筛选条件:
- `DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1`:筛选出年份早于当前年份的记录。
- `min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`:筛选出最早的判决日期大于当前年份的记录。
9. 最后的结果按照年份降序排序(`ORDER BY DATE_FORMAT(a.year, '%Y') DESC`)。
总体来说,这个SQL语句的目的是统计每年的案件数量,并按照年份降序排序。但具体结果还需要根据实际数据和表结构来确定。
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