left join 多条件……求指点！！！

神野惠 2018-04-19 02:17:34

left join …on…，在on之后多加了一个条件： and t1.d = date_sub(t2.d, interval 01 month )
t2表却没有出现预期效果

下面第6行应该是条件设定后的结果，却返回了null
求解

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神野惠 2018-04-19

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我试了，把y改为Y是可行的，感谢哈

我现在学的是很基础的，mysql，跟着老师做偶尔都会出问题是自己电脑上的数据库

uu3131313131 2018-04-19

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没有测试数据情况帮你分析下： 1.你确定是SQLSERVER数据库的话 date_sub是自建函数，你得看出来到底是什么作用。这语法看着不像SQLSERVER 2.是SQLSERVER数据库第二个关联条件改成： t1.d=dateadd(MONTH,1,t2.d)

繁花尽流年 2018-04-19

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LZ把'%y-%m-01'换成'%Y-%m-01'试试，实验了下'%y-%m-01'好像是有问题

二月十六版主 2018-04-19

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把date_sub(t2.d, interval 01 month )打印出来看看是什么值

本文介绍的是利用Python语言，做成绩分析并生成成绩分析动态图表。Python语言可以利用Pandas、Pyecharts等各种类库，进行数据分析。本文介绍的成绩分析大体分为三步：一、拼合单科成绩，合成学年成绩，计算总分，按总分成绩排名次，然后由学年成绩筛选出各个班级的成绩，将学年成绩，各班级成绩存入一个Excel文件中，工作表分别命名为学年成绩，高三（1）班……等二、利用生成的第一步生成的Excel文件，做成绩分析，保存成绩分析表格。三、利用成绩分析表格，做成绩分析动态图。下面是部分源代码： 1、成绩整理与合并 import glob import os import pandas as pd from functools import reduce inputPath="./原始成绩/" writer_lk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模理科总成绩及各班级成绩.xlsx') writer_wk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模文科总成绩及各班级成绩.xlsx') inputWorkbook=glob.glob(os.path.join(inputPath,"*.xls")) #====================读取全部学生的所有科目成绩=================================== yw_score = pd.read_excel(inputWorkbook[2]) sxlk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[1]) sxwk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[0]) yy_score = pd.read_excel(inputWorkbook[5]) yy_score['英语'] = (yy_score['英语'] * 1.25).round(0)#英语成绩不计算听力成绩*1.25 lkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[4]) wkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[3]) #======================================================================= #====================整理出理科成绩及分班成绩、计算总分、总分排名、班级排名============================= lk_class = ['高三（1）班','高三（2）班','高三（3）班','高三（4）班'] wk_class = ['高三（5）班','高三（6）班'] lk_yw = yw_score.loc[(yw_score.班级.isin(lk_class)), ['班级','姓名','语文']] lk_sx = sxlk_score[['姓名','数学']] lk_yy = yy_score.loc[(yy_score.班级.isin(lk_class)), ['姓名','英语']] lk_k3 = lkzh_score[['姓名','物理','化学','生物','理综']] lk_list = [lk_yw, lk_sx, lk_yy, lk_k3] score_lk = (reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='姓名'), lk_list)) score_lk['总分'] = (score_lk['语文'] + score_lk['数学'] + score_lk['英语'] + score_lk['理综']).round(0) def sort_grade(score): score_sort = score.sort_values(by=['总分'], ascending=False) score_sort['年级排名'] = score_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') return score_sort def sort_class_lk(score_garde,name): class_sort = score_garde.loc[score_garde.班级 == name, :] class_sort = class_sort.sort_values(by=['总分'], ascending=False) class_sort['班级排名'] = class_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') class_sort.to_excel(writer_lk, index=None, sheet_name=name) lk_grade_sort = sort_grade(score_lk) lk_grade_sort.to_excel(writer_lk, index=None, sheet_name='学年成绩') for lk in lk_class: class_sort = sort_class_lk(score_lk, lk) writer_lk.save() writer_lk.close() # #============整理出文科成绩及分班成绩、计算总分、总分排名、班级排名================== wk_yw = yw_score.loc[(yw_score.班级.isin(wk_class)), ['班级','姓名','语文']] wk_sx = sxwk_score[['姓名','数学']] wk_yy = yy_score.loc[(yy_score.班级.isin(wk_class)), ['姓名','英语']] wk_k3 = wkzh_score[['姓名','政治','历史','地理','文综']] wk_list = [wk_yw, wk_sx, wk_yy, wk_k3] score_wk = (reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='姓名'), wk_list)) score_wk['总分'] = (score_wk['语文'] + score_wk['数学'] + score_wk['英语'] + score_wk['文综']).round(0) def sort_class_wk(score_garde,name): class_sort = score_garde.loc[score_garde.班级 == name, :] class_sort = class_sort.sort_values(by=['总分'], ascending=False) class_sort['班级排名'] = class_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') class_sort.to_excel(writer_wk, index=None, sheet_name=name) wk_grade_sort = sort_grade(score_wk) wk_grade_sort.to_excel(writer_wk, index=None, sheet_name='学年成绩') for wk in wk_class: class_sort = sort_class_wk(wk_grade_sort, wk) writer_wk.save() writer_wk.close() 2、成绩区间分割与统计 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from functools import reduce fpath_lk="./整理后的成绩/2020一模理科总成绩及各班级成绩.xlsx" fpath_wk="./整理后的成绩/2020一模文科总成绩及各班级成绩.xlsx" writer_lk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模理科成绩区间分布统计.xlsx') writer_wk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模文科成绩区间分布统计.xlsx') lk = pd.read_excel(fpath_lk, None) #获取表格中的所有工作表的内容 wk = pd.read_excel(fpath_wk, None) #===================1.定义区间分割函数===================================== def cut_750(score_750,len): bins_750= [0,370,380,390,400,410,420,430,440,450,460,470,480,490,500,510,520,530,540,550,560,570,580,590,600,620,640,660,750] labels_750 = ['0-370','370-379','380-389','390-399','400-409','410-419','420-429','430-439','440-449','450-459','460-469','470-479','480-489','490-499','500-509','510-519','520-529','530-539','540-549','550-559','560-569','570-579','580-589','590-599','600-619','620-639','640-659','660-750'] cut_750 = pd.cut(score_750, bins_750, labels=labels_750, right=False) qj = pd.DataFrame({'区间':pd.value_counts(cut_750).index,'人数':pd.value_counts(cut_750),'百分比':((pd.value_counts(cut_750))/len).round(3).apply(lambda x: format(x, '.2%'))}).sort_values(by='区间', ascending=False) qj = qj.reset_index(drop=True) return qj def cut_150(score_150,len): bins_150 = [0,30,60,90,120,150] labels_150 = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150'] cut_150 = pd.cut(score_150, bins_150, labels=labels_150, right=False) qj = pd.DataFrame({'区间':pd.value_counts(cut_150).index,'人数':pd.value_counts(cut_150),'百分比':((pd.value_counts(cut_150))/len).round(3).apply(lambda x: format(x, '.2%'))}).sort_values(by='区间') 其他源代码及始数据已上传，欢迎各位借鉴，第一次编程，希望网友们能指点不足之处，联系qq:912182988

left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录（1）LEFT JOIN 它是以第一个表里的栏位为基准第二个表里没有的会显示空（2）它是显示全部的符合条件的 --from a left join b 的话，则a里面的所有记录都会被显示不论你的记录有没有匹配，结果不是取决于on a.c_user_id=b.c_user_id字段的先后顺序

在写一个sql 语句 select * from dj_bygl_byhdjxx@hnds dj left join dm_gy_swjg@hnds swjg on dj.byd_zgswjg_dm=swjg.swjg_dm left join dm_gy_swry@hnds swry on dj.byd_swgly_dm=swry.swry_dm left join dm_gy_...

Linux 操作系统 C 语言编程入门目录第一章基础知识 ……………………………………………………………4 第二章进程介绍 …………………………………………………………10 第三章文件操作 …………………………………………………………17

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