python运行mysql语句报错怎么解决

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一 python 运行mysql 语句报错

众所周知，python有转译机制 %s和%d都会被转译成字符串或数字，而sql的模糊查询也需要用到%，都进行模糊查询时，刚好查询条件还是个变量那就很尴尬了。

解决方法其实很简单,把需要进行模糊查询的字符串从sql中单独拎出来进行拼接就好

错误方式

shopId = "zbw_010002"
'''select * from base_saleflows where shopId='{0}' and card_id is not NULL and standard_cls4 like "%湿巾%" '''.format(shopId)

发现不对，这样的语句 mysql是运行不了的。

python运行mysql语句报错怎么解决

args='%湿巾%'shopId = "zbw_010002"mysql_sentence='''select a.shopId, a.sale_money,a.card_id ,a.standard_cls4 from base_saleflows a join  base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='{0}' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '{1}' '''.format(shopId,args)print(mysql_sentence)

结果为

select * from base_saleflows a join  base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='zbw_010002' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '%湿巾%'

二字符串分组拼接

对 cls3列按照流水号flow_no 进行分组拼接字符串，拼接符号为‘-’

#  分组拼接result = vipsaleflow_common.pivot_table(values='standard_cls3',index='flow_no',aggfunc=lambda x:x.str.cat(sep='-'))

三每个月、季度新客数

编写函数

def new_count(saleflow, vip_col_name =['card_id'] , groupby_list=['year','month'], shopId=shopId):    """    会员流水新客数    """    first =saleflow.groupby(vip_col_name).oper_date.min().reset_index().\    rename(columns={'oper_date':'oper_date_first'})    first["month"] = first.oper_date_first.map(lambda x: x.month)    first["year"] = first.oper_date_first.map(lambda x: x.year)    lookup = {1: 1, 2:1,3:1,4:2,5:2, 6:2, 7:3,8:3,9:3,10:4, 11:4,12:4}    first['season'] = first.oper_date_first.apply(lambda x: lookup[x.month])    first['YearMonth'] = first.oper_date_first.map(lambda x: 100*x.year + x.month)
    monthly_new_count = first.groupby(groupby_list).card_id.nunique()\    .reset_index().rename(columns={'card_id':'card_id'+'_nunique'})        return monthly_new_count

‍应用 ：按照（ 年，月，分店号，湿巾类型）分组求每月各个湿巾类型的新客数

## 每个月RESULT_month =new_count(saleflow, vip_col_name = ['branch_no','card_id','shijing_class'] ,             groupby_list=['year','month','branch_no','shijing_class'], shopId=shopId)

python运行mysql语句报错怎么解决

应用 :按照（ 年，季度，分店号，湿巾类型） 分组求每个季度新客数

四根据时间戳衍生年月季度

saleflow['oper_date']=saleflow['oper_date'].astype(str)  #字符串saleflow['oper_date'] = saleflow.oper_date.apply(lambda x:datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))saleflow["month"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.month)saleflow["year"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.year)#https://www.it1352.com/584941.htmllookup = {1: 1, 2: 1,3: 1,4: 2, 5: 2, 6: 2, 7: 3,8: 3,9: 3,10: 4, 11: 4,12: 4}saleflow['Season'] = saleflow['oper_date'].apply(lambda x: lookup[x.month]) saleflow['YearMonth'] = saleflow['oper_date'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)

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