select array_to_string(array_agg(person_id), ',') FROM grid_m_perseron WHERE person_popedom = '321088630000'在pgsql中怎样判断某一个字段是否在这个查询结果中,使用in查询

时间: 2023-07-15 11:15:49 浏览: 143
你可以将这个查询结果作为子查询,然后在主查询中使用 `IN` 操作符来判断某个字段是否在子查询结果中。具体的 SQL 语句如下: ``` SELECT * FROM your_table WHERE your_field IN ( SELECT array_to_string(array_agg(person_id), ',') FROM grid_m_perseron WHERE person_popedom = '321088630000' ); ``` 在这个 SQL 语句中,`your_table` 是你要查询的表,`your_field` 是你要判断的字段,`array_to_string(array_agg(person_id), ',')` 是子查询,它返回一个以逗号分隔的字符串,包含了 `person_popedom` 等于 `'321088630000'` 的所有 `person_id`。如果 `your_field` 的值在这个字符串中出现过,那么这条记录就会被查询出来。
相关问题

帮我优化这个pgsql select info.pot_type_name,info.ttpw_addr as twlPortName,info.ttpw_addr_code as twlPortCode,info.tmr_material_name,info.ids --库存 ,(select sum(twl_leave_stock) from tms_whe_control where twl_material_id = any(STRING_TO_ARRAY(ids, ','))and twl_port_code=ttpw_addr_code and pot_type_name='合作港口') as twl_leave_stock from ( select port.pot_type_name,ttpw.ttpw_addr ,ttpw.ttpw_addr_code,tmrGroup.tmr_material_name, array_to_string( ARRAY( SELECT unnest(string_to_array(array_to_string(array_agg(distinct(tmr.tmr_id)),','), ',')) ), ',' ) ids from tms_transport_plan_work ttpw,tms_material_ref tmr,tms_material_ref tmrGroup,pub_ports port,tms_transport_plan plan where tmr.tmr_id=ttpw_tmr_id and tmr.parent_tmr_id=tmrGroup.tmr_id and port.pot_regcd=ttpw.ttpw_addr_code and port.pot_cnname=ttpw.ttpw_addr and plan.ttp_id=ttpw.ttpw_ttp_id and plan.ttp_waybill_status >0 AND ttpw.ttpw_plan_amount > 0 GROUP BY pot_type_name,ttpw_addr,ttpw_addr_code,tmrGroup.tmr_material_name ORDER BY ttpw_addr ) as info

这个 SQL 语句有一些可优化的地方,可以考虑以下几点: 1. 尽可能使用 JOIN 代替子查询。例如,第一个子查询中的 `pub_ports` 表可以通过 JOIN 进行连接。 2. 避免使用 `array_agg` 和 `unnest` 函数。这些函数需要进行大量的数组转换操作,非常耗费资源。如果可以,可以考虑使用其他方式将数组数据按逗号拼接。 3. 在使用 GROUP BY 时,只选择必要的列。不需要 GROUP BY 的列可以在外部查询中进行选择。 4. 对于多个表的连接,可以考虑使用合适的索引来提高查询性能。 下面是优化后的 SQL 语句: ``` SELECT pot.pot_type_name, ttpw.ttpw_addr AS twlPortName, ttpw.ttpw_addr_code AS twlPortCode, tmrGroup.tmr_material_name, array_to_string(ids, ',') AS ids, tms_whe.twl_leave_stock FROM ( SELECT ttpw_tmr_id, array_agg(DISTINCT tmr.tmr_id) AS ids, ttpw_addr, ttpw_addr_code, pot_type_name, tmrGroup.tmr_material_name FROM tms_transport_plan_work ttpw JOIN tms_material_ref tmr ON tmr.tmr_id = ttpw.ttpw_tmr_id JOIN tms_material_ref tmrGroup ON tmrGroup.tmr_id = tmr.parent_tmr_id JOIN pub_ports pot ON pot.pot_regcd = ttpw.ttpw_addr_code AND pot.pot_cnname = ttpw.ttpw_addr WHERE ttpw_plan_amount > 0 GROUP BY ttpw_tmr_id, ttpw_addr, ttpw_addr_code, pot_type_name, tmrGroup.tmr_material_name ) AS info LEFT JOIN ( SELECT twl_material_id, twl_port_code, SUM(twl_leave_stock) AS twl_leave_stock FROM tms_whe_control WHERE pot_type_name = '合作港口' GROUP BY twl_material_id, twl_port_code ) AS tms_whe ON tms_whe.twl_material_id = ANY(ids) AND tms_whe.twl_port_code = twlPortCode ORDER BY twlPortName ``` 这个 SQL 语句使用了 JOIN 来代替子查询,并避免了使用 `array_agg` 和 `unnest` 函数。同时,只选择必要的列进行 GROUP BY,使用合适的索引来优化查询性能。

ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT zer.question_id), ',') AS questionIds是直接返回List类型吗

<think>好的,我现在需要回答用户关于PostgreSQL中ARRAY_TO_STRING和ARRAY_AGG函数是否直接返回List类型的问题。首先,我得确认用户的问题核心是什么。用户可能在使用SQL查询时,遇到了需要将多个行的数据聚合成一个列表的情况,特别是将question_id以逗号分隔的字符串形式返回。他们可能对PostgreSQL中的数组和字符串处理函数不太熟悉,所以想知道使用ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...))这样的组合是否会直接返回List类型。 首先,我需要回忆一下PostgreSQL的数据类型。PostgreSQL有数组类型,例如INT[]、TEXT[]等,而ARRAY_AGG函数的作用是将多个行中的值聚合成一个数组。例如,如果question_id是整数类型,ARRAY_AGG(zer.question_id)会返回一个整数数组INT[]。而ARRAY_TO_STRING函数则是将这个数组转换成一个字符串,用指定的分隔符连接起来,比如逗号。所以,ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...), ',')的结果是一个TEXT类型的字符串,而不是List类型。 接下来,我需要确认用户所说的“List类型”具体指的是什么。在编程语言中,比如Python,List通常指的是一种有序的集合类型。但在PostgreSQL中,没有叫做List的数据类型,而是使用数组(Array)来表示类似的概念。因此,用户可能混淆了编程语言中的术语和数据库中的数据类型。需要明确告诉用户,PostgreSQL返回的是数组类型或者字符串类型,而不是List,但数组可以视为类似List的结构。 然后,我需要解释ARRAY_AGG和ARRAY_TO_STRING的区别。ARRAY_AGG聚合后生成的是数组类型,例如INT[],而ARRAY_TO_STRING则是将数组转换为字符串。例如,如果question_ids是[1,2,3],使用ARRAY_TO_STRING后会变成'1,2,3'的字符串。用户可能想知道是否可以直接在SQL中返回类似编程语言中的List结构,但在PostgreSQL中,数组和字符串是两种不同的类型,需要根据需求选择使用哪一种。 此外,用户可能关心返回的数据在应用程序中如何处理。如果应用程序需要处理数组,那么直接使用ARRAY_AGG返回数组类型可能更方便,可以在应用代码中解析数组。而使用ARRAY_TO_STRING则适用于需要字符串表示的场景,比如显示或导出为CSV格式。 还要提到其他相关函数,比如STRING_AGG,这是PostgreSQL 9.0+版本引入的,可以直接将多个值聚合成字符串,而不需要先转成数组再转字符串。例如,STRING_AGG(DISTINCT CAST(question_id AS TEXT), ',')可以直接生成逗号分隔的字符串,可能更高效或更简洁。 另外,需要考虑用户可能遇到的版本兼容性问题。如果他们的PostgreSQL版本较旧,可能不支持STRING_AGG,因此需要回退到使用ARRAY_AGG和ARRAY_TO_STRING的组合。同时,提醒用户注意数据类型转换,比如如果question_id是整数,聚合为数组或字符串时需要显式转换为TEXT,避免类型错误。 最后,应该给出示例说明,展示不同函数返回的数据类型,以及如何在应用中使用这些结果。可能需要对比ARRAY_AGG和STRING_AGG的使用场景和结果类型,帮助用户更好地选择适合他们需求的方法。 总结来说,回答需要分步骤解释PostgreSQL中的数组和字符串聚合函数,明确ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...))返回的是字符串而非List类型,说明数组和字符串的区别,以及在不同场景下的应用建议。同时,提供示例和版本兼容性提示,确保用户全面理解并能正确应用这些函数。</think>--- ### 核心结论 **`ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...))` 返回的是字符串(`TEXT`类型),而非直接的数组或编程语言中的 `List` 类型。** 但通过 `ARRAY_AGG` 可生成 PostgreSQL 原生的数组类型(如 `INT[]`、`TEXT[]`),而 `ARRAY_TO_STRING` 的作用是将数组转换为字符串。以下是详细解析: --- ### 分步解析 #### 1. **`ARRAY_AGG` 的作用** - **功能**:将多行数据聚合成一个 **数组类型**。 - 示例:`ARRAY_AGG(DISTINCT zer.question_id)` - 结果类型:`INT[]`(若 `question_id` 是整数)。 - **返回值示例**: ```sql SELECT ARRAY_AGG(question_id) FROM ...; -- 输出:{1001, 1002, 1003}(PostgreSQL 数组格式) ``` #### 2. **`ARRAY_TO_STRING` 的作用** - **功能**:将数组转换为 **字符串**,并用指定分隔符连接元素。 - 示例:`ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...), ',')` - 结果类型:`TEXT`(字符串)。 - **返回值示例**: ```sql SELECT ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(question_id), ',') FROM ...; -- 输出:'1001,1002,1003'(逗号分隔的字符串) ``` #### 3. **与“List类型”的关系** - **PostgreSQL 没有 `List` 类型**: - 编程语言中的 `List`(如 Python、Java)通常对应 PostgreSQL 的 **数组类型**(`INT[]`、`TEXT[]`)。 - **关键区别**: | 操作 | 返回类型 | 使用场景 | |-------------------------------|----------------|-----------------------------------| | `ARRAY_AGG(...)` | 数组(如 `INT[]`) | 需要保留数组结构时(如后续处理) | | `ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...), ',')` | 字符串(`TEXT`) | 直接展示或导出为分隔文本 | --- ### 使用场景对比 #### 场景1:返回数组类型(类似List结构) ```sql -- 直接使用ARRAY_AGG SELECT ARRAY_AGG(DISTINCT zer.question_id) AS question_ids FROM ...; ``` - **结果类型**:`INT[]`(如 `{1001, 1002}`)。 - **应用处理**: - 在代码中(如 Python + Psycopg2)可直接解析为 `list`: ```python # 查询结果中的question_ids会被解析为Python列表 question_ids = result['question_ids'] # 类型:list[int] ``` #### 场景2:返回逗号分隔的字符串 ```sql -- 使用ARRAY_TO_STRING包裹ARRAY_AGG SELECT ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(DISTINCT zer.question_id), ',') AS question_ids FROM ...; ``` - **结果类型**:`TEXT`(如 `'1001,1002'`)。 - **应用处理**: - 需手动分割字符串: ```python question_ids = result['question_ids'].split(',') # 得到:['1001', '1002'] ``` --- ### 扩展:直接返回数组的替代方案 若需避免字符串转换,可直接使用 `ARRAY_AGG` 返回原生数组: ```sql SELECT ARRAY_AGG(DISTINCT zer.question_id) AS question_ids FROM ...; ``` - **优势**: - 保留数据类型(如整数无需额外转换)。 - 支持 PostgreSQL 数组操作(如 `ANY`、`UNNEST`)。 - **示例查询数组元素**: ```sql SELECT * FROM zsh_question_bank WHERE id = ANY(ARRAY_AGG(...)); -- 直接使用数组查询 ``` --- ### 注意事项 1. **类型一致性**: - 若字段类型为 `VARCHAR`,`ARRAY_AGG` 返回 `TEXT[]`;若为 `INT`,返回 `INT[]`。 - 混合类型会导致报错,需显式转换: ```sql ARRAY_AGG(DISTINCT CAST(question_id AS TEXT)) -- 统一为TEXT[] ``` 2. **去重与排序**: - `DISTINCT` 可去重,但需注意性能(大数据量时可能较慢)。 - 若需排序: ```sql ARRAY_AGG(question_id ORDER BY question_id DESC) -- 按ID降序排列 ``` 3. **空值处理**: - `ARRAY_AGG` 默认忽略 `NULL`,若需保留空值: ```sql ARRAY_AGG(question_id FILTER (WHERE ...)) ``` --- ### 总结 - **`ARRAY_TO_STRING(ARRAY_AGG(...))`**:返回字符串,适用于直接展示或导出文本。 - **`ARRAY_AGG(...)`**:返回数组类型(类似编程中的 `List`),便于后续数据库操作或代码解析。 - 根据需求选择是否转换字符串,优先使用原生数组以提高灵活性和性能。
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SELECT * FROM ( SELECT t.user_id, t.user_name, t.org_id, t.org_name, t.parent_org_name, t.full_org_name, t.position_name, concat_ws('_', t.org1_name, t.org2_name, t.org3_name) belong_org_name, IFNULL(t1.total, 0) AS gdjsTotal, IFNULL(t1.zcTotal, 0) AS gdjsZcTotal, IFNULL(t1.yjTotal, 0) AS gdjsYjTotal, IFNULL(t1.csTotal, 0) AS gdjsCsTotal, IFNULL(t2.total, 0) AS dctjTotal, IFNULL(t2.zcTotal, 0) AS dctjZcTotal, IFNULL(t2.yjTotal, 0) AS dctjYjTotal, IFNULL(t2.csTotal, 0) AS dctjCsTotal, IFNULL(t3.total, 0) AS dcfkTotal, IFNULL(t3.zcTotal, 0) AS dcfkZcTotal, IFNULL(t3.yjTotal, 0) AS dcfkYjTotal, IFNULL(t3.csTotal, 0) AS dcfkCsTotal, IFNULL(t4.total, 0) AS fassTotal, IFNULL(t4.zcTotal, 0) AS fassZcTotal, IFNULL(t4.yjTotal, 0) AS fassYjTotal, IFNULL(t4.csTotal, 0) AS fassCsTotal, IFNULL(t5.total, 0) AS khhfTotal, IFNULL(t5.zcTotal, 0) AS khhfZcTotal, IFNULL(t5.yjTotal, 0) AS khhfYjTotal, IFNULL(t5.csTotal, 0) AS khhfCsTotal, IFNULL(t6.gdpfTotal, 0) AS gdpfTotal, ( SELECT COUNT(*) FROM cchp_close_statistics_his WHERE ( gdpf_user_id = t.user_id OR gdjs_user_id = t.user_id OR dctj_user_id = t.user_id OR dcfk_user_id = t.user_id OR fass_user_id = t.user_id OR khhf_user_id = t.user_id) AND DATE_FORMAT(feedback_time, '%Y-%m') = '2025-01') AS total, ( SELECT COUNT(*) FROM cchp_close_statistics_his WHERE ( (gdjs_user_id = t.user_id AND gdjs_type = 1) OR (dctj_user_id = t.user_id AND dctj_type = 1) OR (dcfk_user_id = t.user_id AND dcfk_type = 1) OR (fass_user_id = t.user_id AND fass_type = 1) OR (khhf_user_id = t.user_id AND khhf_type = 1)) AND DATE_FORMAT(feedback_time, '%Y-%m') = '2025-01') AS zcTotal, ( SELECT COUNT(*) FROM cchp_close_statistics_his WHERE ( (gdjs_user_id = t.user_id AND gdjs_type = 2) OR (dctj_user_id = t.user_id AND dctj_type = 2) OR (dcfk_user_id = t.user_id AND dcfk_type = 2) OR (fass_user_id = t.user_id AND fass_type = 2) OR (khhf_user_id = t.user_id AND khhf_type = 2)) AND DATE_FORMAT(feedback_time, '%Y-%m') = '2025-01') AS yjTotal, ( SELECT COUNT(*) FROM cchp_close_statistics_his WHERE ( (gdjs_user_id = t.user_id AND gdjs_type = 3) OR (dctj_user_id = t.user_id AND dctj_type = 3) OR (dcfk_user_id = t.user_id AND dcfk_type = 3) OR (fass_user_id = t.user_id AND fass_type = 3) OR (khhf_user_id = t.user_id AND khhf_type = 3)) AND DATE_FORMAT(feedback_time, '%Y-%m') = '2025-01') AS csTotal FROM cchp_current_his_processor t LEFT JOIN ( SELECT gdjs_user_id, COUNT(*) AS total, COUNT(gdjs_type = 1 OR NULL) AS zcTotal, COUNT(gdjs_type = 2 OR NULL) AS yjTotal, COUNT(gdjs_type = 3 OR NULL) AS csTotal FROM cchp_close_statistics_his WHERE 这个sql数据一多就查询很慢,帮我优化下

with tmp_table as (select date_format(update_time, '%Y年%m月') as time_label, date_format(update_time, '%Y-%m') as time, JSON_OBJECT( 'excellent', CAST(pollution_level_1_days['pm25'] AS VARCHAR), 'well', CAST(pollution_level_2_days['pm25'] AS VARCHAR), 'mild', CAST(pollution_level_3_days['pm25'] AS VARCHAR), 'middle', CAST(pollution_level_4_days['pm25'] AS VARCHAR), 'severe', CAST(pollution_level_5_days['pm25'] AS VARCHAR), 'serious', CAST(pollution_level_6_days['pm25'] AS VARCHAR) ) AS days from dc_dws_air_city_air_data_m WHERE (year_key = '2022' AND region_key = '423d19490')), daily_data as (select date_format(update_time, '%Y-%m') AS time, CONCAT( '[', GROUP_CONCAT( CONCAT( '{"air_value":', pm25,',"air_level":"', pm25_level,'","air_time":"', update_time, '"}' ) ), ']' ) AS daily_data from dc_dwb_air_daily_city_air_data where update_time BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' AND region_key = '423d19490' group by time) select t1.time_label as air_time_label, t1.time as air_time, t2.quality_list, t2.days from (select month_of_year_cn as time_label, month_date as time from dc_dim_genera_date_month where month_date between concat(2022,'-','01') and concat(2022,'-',12) ) as t1 left join (select air_time, air_time_label, quality_list, days from ( (select t1.time as air_time, time_label as air_time_label, array_agg(CONCAT( JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_time')), ',', CASE WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) = '-' THEN '0' WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) = '-9999' THEN '0' ELSE JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_value')) END, ',', CASE WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) = '-' THEN '0' WHEN JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) = '-9999' THEN '0' ELSE JSON_UNQUOTE(json_extract(cast(value as json),'$.air_level')) END ) ) AS quality_list from tmp_table t1 left join daily_data t2 ON t1.time = t2.time, LATERAL VIEW EXPLODE(cast(daily_data as ARRAY<string> )) tmp1 AS value group by time, time_label ) tt1 inner join tmp_table tt2 on tt1.air_time = tt2.time ) t order by time) t2 on t1.time = t2.air_time报错

# 导入所需库(与文档一致) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # ============================== # 任务1:数据准备(按文档变量名读取数据) # ============================== try: order_data = pd.read_csv('meal_order_info.csv', encoding='gbk') history_order = pd.read_csv('info_new.csv', encoding='gbk') user_info = pd.read_csv('users.csv', encoding='gbk') # 确保此变量被正确加载 user_loss = pd.read_csv('user_loss.csv', encoding='gbk') print("数据内容:") print(data.to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) # 以制表符分隔打印数据 except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") # 捕获并打印其他可能的异常 # ============================== # 任务2:统计每日用餐人数与销售额(文档要求状态为1) # ============================== def analyze_daily_sales(data): """统计有效订单(状态=1)的每日用餐人数与销售额""" valid_data = data[data['order_status'] == 1].copy() # 提取日期(假设日期格式为'YYYY-MM-DD HH:MM',截取前10位) valid_data['use_start_time'] = valid_data['use_start_time'].str[:10] daily_stats = valid_data.groupby('use_start_time').agg( daily_diners=('number_consumers', 'sum'), daily_sales=('expenditure', 'sum') ).reset_index() # 绘制折线图(符合文档要求) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(daily_stats['use_start_time'], daily_stats['daily_diners'], label='每日用餐人数', marker='o') plt.plot(daily_stats['use_start_time'], daily_stats['daily_sales'], label='每日销售额', marker='s') plt.title('餐饮企业每日经营趋势', fontsize=14) plt.xlabel('日期', fontsize=12) plt.ylabel('数值', fontsize=12) plt.xticks(rotation=45) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() return daily_stats # 调用函数(此时order_data已定义) daily_trends = analyze_daily_sales(order_data) # ============================== # 任务3:数据预处理(构建RFM与流失特征) # ============================== # ------------------------- # 客户价值分析:构建RFM特征(文档表中R/F/M定义) # ------------------------- def build_rfm(order_data, user_info, rfm_end='2016-08-31'): merged = pd.merge(user_info, order_data, on='USER_ID', how='left') valid_orders = merged[merged['order_status'] == 1].copy() rfm = valid_orders.groupby('USER_ID').agg({ 'use_start_time': lambda x: (pd.to_datetime(rfm_end) - x.max()).days, 'order_number': 'count', 'expenditure': 'sum' }).reset_index() rfm.columns = ['USER_ID', 'R', 'F', 'M'] rfm.fillna({'R': rfm['R'].max(), 'F': 0, 'M': 0}, inplace=True) return rfm # 执行RFM分析(此时user_info应已正确加载) rfm_data = build_rfm(order_data, user_info) # ------------------------- # 客户流失预测:构建流失特征(文档中4个指标) # ------------------------- def build_churn(user_loss_data, history_order_data, churn_end='2016-07-31'): churn_merged = pd.merge(user_loss_data, history_order_data, on='USER_ID', how='left') churn_merged['use_start_time'] = pd.to_datetime(churn_merged['use_start_time']) churn_features = churn_merged.groupby('USER_ID').agg({ 'order_number': 'count', # frequence 'use_start_time': lambda x: (pd.to_datetime(churn_end) - x.max()).days, # recently 'expenditure': ['sum', lambda x: x.sum()/x.count() if x.count()!=0 else 0] # amount, average }).reset_index() churn_features.columns = ['USER_ID', 'frequence', 'recently', 'amount', 'average'] # 标记流失客户(文档未明确阈值,设为最近天数>90天) churn_features['churn_status'] = np.where(churn_features['recently'] > 90, 1, 0) return churn_features churn_data = build_churn(user_loss, history_order) # ============================== # 任务4:K-Means聚类分析(文档聚类数=3) # ============================== scaler = StandardScaler() rfm_scaled = scaler.fit_transform(rfm_data[['R', 'F', 'M']]) kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) rfm_data['cluster'] = kmeans.fit_predict(rfm_scaled) # 输出聚类中心(文档要求分析各群特征) cluster_centers = pd.DataFrame(scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_), columns=['R', 'F', 'M'], index=['客户群1', '客户群2', '客户群3']) print("客户群特征中心:\n", cluster_centers.round(2)) # ============================== # 任务5:雷达图可视化(文档要求用雷达图) # ============================== def plot_radar_chart(centers, features): n_clusters = centers.shape[0] angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(features), endpoint=False).tolist() angles += angles[:1] # 闭合图形 plt.figure(figsize=(8, 8)) for i in range(n_clusters): values = centers.iloc[i].tolist() + [centers.iloc[i, 0]] plt.plot(angles, values, label=f'客户群{i+1}') plt.fill(angles, values, alpha=0.2, edgecolor='black') plt.xticks(angles[:-1], features, fontsize=10) plt.title('客户价值聚类雷达图', fontsize=14) plt.legend(loc='upper right') plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.show() plot_radar_chart(cluster_centers, ['最近消费天数(R)', '消费次数(F)', '消费金额(M)']) # ============================== # 任务6:决策树模型(文档使用CART算法) # ============================== X = churn_data[['frequence', 'recently', 'average', 'amount']] y = churn_data['churn_status'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) cart_model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42) cart_model.fit(X_train, y_train) # ============================== # 任务7:模型评价(文档要求混淆矩阵) # ============================== y_pred = cart_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print("混淆矩阵:\n", cm) print(f"精确率:{precision:.2f}, 召回率:{recall:.2f}, F1值:{f1:.2f}")x修改以上代码

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省市县三级联动实现与应用

省市县三级联动是一种常见的基于地理位置的联动选择功能,广泛应用于电子政务、电子商务、物流配送等系统的用户界面中。它通过用户在省份、城市、县三个层级之间进行选择,并实时显示下一级别的有效选项,为用户提供便捷的地理位置选择体验。本知识点将深入探讨省市县三级联动的概念、实现原理及相关的JavaScript技术。 1. 概念理解: 省市县三级联动是一种动态联动的下拉列表技术,用户在一个下拉列表中选择省份后,系统根据所选的省份动态更新城市列表;同理,当用户选择了某个城市后,系统会再次动态更新县列表。整个过程中,用户不需要手动刷新页面或点击额外的操作按钮,选中的结果可以直接用于表单提交或其他用途。 2. 实现原理: 省市县三级联动的实现涉及前端界面设计和后端数据处理两个部分。前端通常使用HTML、CSS和JavaScript来实现用户交互界面,后端则需要数据库支持,并提供API接口供前端调用。 - 前端实现: 前端通过JavaScript监听用户的选择事件,一旦用户选择了一个选项(省份、城市或县),相应的事件处理器就会被触发,并通过AJAX请求向服务器发送最新的选择值。服务器响应请求并返回相关数据后,JavaScript代码会处理这些数据,动态更新后续的下拉列表选项。 - 后端实现: 后端需要准备一套完整的省市区数据,这些数据通常存储在数据库中,并提供API接口供前端进行数据查询。当API接口接收到前端的请求后,会根据请求中包含的参数(当前选中的省份或城市)查询数据库,并将查询结果格式化为JSON或其他格式的数据返回给前端。 3. JavaScript实现细节: - HTML结构设计:创建三个下拉列表,分别对应省份、城市和县的选项。 - CSS样式设置:对下拉列表进行样式美化,确保良好的用户体验。 - JavaScript逻辑编写:监听下拉列表的变化事件,通过AJAX(如使用jQuery的$.ajax方法)向后端请求数据,并根据返回的数据更新其他下拉列表的选项。 - 数据处理:在JavaScript中处理从服务器返回的数据格式,如JSON,解析数据并动态地更新下拉列表的内容。 4. 技术选型: - AJAX:用于前后端数据交换,无需重新加载整个页面即可更新部分页面的内容。 - jQuery:简化DOM操作和事件处理,提升开发效率。 - Bootstrap或其他CSS框架:帮助快速搭建响应式和美观的界面。 - JSON:数据交换格式,易于阅读,也易于JavaScript解析。 5. 注意事项: - 数据的一致性:在省市县三级联动中,必须确保数据的准确性和一致性,避免出现数据错误或不匹配的问题。 - 用户体验:在数据加载过程中,应该给予用户明确的反馈,比如加载指示器,以免用户对操作过程感到困惑。 - 网络和性能优化:对联动数据进行合理的分页、缓存等处理,确保数据加载的流畅性和系统的响应速度。 6. 可能遇到的问题及解决方案: - 数据量大时的性能问题:通过分页、延迟加载等技术减少一次性加载的数据量。 - 用户输入错误:提供输入校验,例如正则表达式校验省份名称的正确性。 - 兼容性问题:确保前端代码兼容主流的浏览器,对不支持JavaScript的环境提供回退方案。 通过上述知识点的介绍,我们可以了解到省市县三级联动的实现原理、前端与后端如何协作以及在实施过程中需要关注的技术细节和用户体验。实际开发中,结合具体需求和项目条件,开发者需要灵活运用各种技术和方法来构建一个高效、易用的省市县三级联动功能。
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【性能测试基准】:为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南

# 1. NVMe性能测试基础 ## 1.1 NVMe协议简介 NVMe,全称为Non-Volatile Memory Express,是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比,NVMe通过使用PCI Express(PCIe)总线,大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS(每秒输入输出操作次数),特别适合于高速的固态存储设备。
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软件工程题目补充5:求解杨辉三角形系数

<think>我们正在讨论杨辉三角形及其在计算二项式系数中的应用。用户要求提供生成杨辉三角形系数的算法或编程实现。根据引用内容,我们可以使用递推方法,利用杨辉三角形的性质:每个数等于它肩上的两个数之和。同时,我们注意到杨辉三角形的第n行(n从0开始)对应n次二项式展开的系数。算法设计:1.我们可以用一个一维数组来存储当前行的系数,并利用前一行的数据计算当前行。2.为了节省空间,我们可以从后往前计算,这样不会覆盖还需要使用的上一行的数据。3.第i行(0-indexed)有i+1个元素,其中第一个和最后一个元素都是1。4.对于第i行,从第i-1个元素开始往前计算,直到第1个元素(0-indexed
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YOYOPlayer1.1.3版发布,功能更新与源码分享

YOYOPlayer是一款基于Java开发的音频播放器,它具备了丰富的功能,并且源代码完全开放,用户可以在遵循相应许可的前提下自由下载和修改。根据提供的信息,我们可以探讨YOYOPlayer开发中涉及的诸多知识点: 1. Java编程与开发环境 YOYOPlayer是使用Java语言编写的,这表明开发者需要对Java开发环境非常熟悉,包括Java语法、面向对象编程、异常处理等。同时,还可能使用了Java开发工具包(JDK)以及集成开发环境(IDE),比如Eclipse或IntelliJ IDEA进行开发。 2. 网络编程与搜索引擎API YOYOPlayer使用了百度的filetype:lrc搜索API来获取歌词,这涉及到Java网络编程的知识,需要使用URL、URLConnection等类来发送网络请求并处理响应。开发者需要熟悉如何解析和使用搜索引擎提供的API。 3. 文件操作与管理 YOYOPlayer提供了多种文件操作功能,比如设置歌词搜索目录、保存目录、以及文件关联等,这需要开发者掌握Java中的文件I/O操作,例如使用File类、RandomAccessFile类等进行文件的读写和目录管理。 4. 多线程编程 YOYOPlayer在进行歌词搜索和下载时,需要同时处理多个任务,这涉及到多线程编程。Java中的Thread类和Executor框架等是实现多线程的关键。 5. 用户界面设计 YOYOPlayer具有图形用户界面(GUI),这意味着开发者需要使用Java图形界面API,例如Swing或JavaFX来设计和实现用户界面。此外,GUI的设计还需要考虑用户体验和交互设计的原则。 6. 音频处理 YOYOPlayer是一个音频播放器,因此需要处理音频文件的解码、播放、音量控制等音频处理功能。Java中与音频相关的API,如javax.sound.sampled可能被用于实现这些功能。 7. 跨平台兼容性 YOYOPlayer支持在Windows和Linux系统下运行,这意味着它的代码需要对操作系统的差异进行处理,确保在不同平台上的兼容性和性能。跨平台编程是Java的一个显著优势,利用Java虚拟机(JVM)可以在不同操作系统上运行相同的应用程序。 8. 配置文件和偏好设置 YOYOPlayer允许用户通过首选项设置来配置播放器的行为,这通常涉及到配置文件的读写操作,例如使用java.util.Properties类来处理用户设置的持久化。 9. 软件版本控制 YOYOPlayer的版本更新记录显示了软件开发中的版本控制概念。开发者可能使用Git或SVN等版本控制工具来管理源代码的版本和迭代。 10. 社区支持与开源项目管理 YOYOPlayer作为一个开源项目,其管理和维护涉及社区协作。这包括通过论坛、博客和社交媒体等渠道与用户沟通,获取反馈并提供支持。 YOYOPlayer1.0版本的发布及之后的1.1.3更新记录了程序在功能和性能上的改进,以及对用户反馈的响应。更新记录中的变更点涉及对搜索功能的优化、用户界面的改进、标签支持的增强、音频设备选择的添加、代理服务器连接的支持,以及一些用户界面细节的调整。 通过上述知识点的讲解,我们可以看到YOYOPlayer不仅是一个功能全面的音频播放器,而且还是一个展示Java编程能力、多线程处理、网络编程、图形用户界面设计和跨平台开发能力的综合性项目。
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【固态硬盘寿命延长】:RK3588平台NVMe维护技巧大公开

# 1. 固态硬盘寿命延长的基础知识 ## 1.1 固态硬盘的基本概念 固态硬盘(SSD)是现代计算设备中不可或缺的存储设备之一。与传统的机械硬盘(HDD)相比,SSD拥有更快的读写速度、更小的体积和更低的功耗。但是,SSD也有其生命周期限制,主要受限于NAND闪存的写入次数。 ## 1.2 SSD的写入次数和寿命 每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着,随着时间的推移,SSD的
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centOS7如何加入Windowsserver AD域

<think>嗯,用户想将CentOS7加入Windows AD域,这是个经典的跨平台认证集成问题。用户可能是系统管理员,需要实现Linux服务器与现有Windows域的整合,可能是为了统一身份认证或满足安全合规要求。从技术实现看,核心步骤是配置DNS解析、主机名、安装realmd/sssd套件、执行域加入操作。特别要注意DNS配置——很多失败案例都源于此。用户提供的引用[3]详细描述了操作流程,但需要根据实际环境调整:比如AD域名可能是"example.com"而非"ad.example.com",主机名需符合NetBIOS命名规范。 用户可能遇到的坑点包括:防火墙未放行AD端口(389/
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纯手写XML实现AJAX帮助文档下载指南

### Ajax 帮助文档下载 #### 知识点概述 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种在无需重新加载整个页面的情况下,能够更新部分网页的技术。通过在后台与服务器进行少量数据交换,Ajax 可以使网页实现异步更新。这意味着可以在不中断用户操作的情况下,从服务器获取新数据并更新网页的某部分区域。 #### 重要知识点详解 1. **Ajax技术核心** - **异步通信**:与服务器进行异步交互,不阻塞用户操作。 - **XMLHttpRequest对象**:这是实现Ajax的关键对象,用于在后台和服务器交换数据。 - **JavaScript**:使用JavaScript来操作DOM,实现动态更新网页内容。 2. **无需任何框架实现Ajax** 在不使用任何JavaScript框架的情况下,可以通过原生JavaScript实现Ajax功能。下面是一个简单的例子: ```javascript // 创建XMLHttpRequest对象 var xhr = new XMLHttpRequest(); // 初始化一个请求 xhr.open('GET', 'example.php', true); // 发送请求 xhr.send(); // 接收响应 xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) { // 对响应数据进行处理 document.getElementById('result').innerHTML = xhr.responseText; } }; ``` 在这个例子中,我们创建了一个XMLHttpRequest对象,并用它向服务器发送了一个GET请求。然后定义了一个事件处理函数,用于处理服务器的响应。 3. **手写XML代码** 虽然现代的Ajax应用中,数据传输格式已经倾向于使用JSON,但在一些场合下仍然可能会用到XML格式。手写XML代码通常要求我们遵循XML的语法规则,例如标签必须正确闭合,标签名区分大小写等。 一个简单的XML示例: ```xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <response> <data> <name>Alice</name> <age>30</age> </data> </response> ``` 在Ajax请求中,可以通过JavaScript来解析这样的XML格式响应,并动态更新网页内容。 4. **Ajax与DWR** DWR(Direct Web Remoting)是一个能够使AJAX应用开发更加简便的JavaScript库。它允许在JavaScript代码中直接调用Java对象的方法,无需进行复杂的XMLHttpRequest通信。 通过DWR,开发者可以更直接地操作服务器端对象,实现类似以下的调用: ```javascript // 在页面上声明Java对象 dwr.util.addLoadListener(function () { // 调用Java类的方法 EchoService.echo("Hello World", function(message) { // 处理返回的消息 alert(message); }); }); ``` 在不使用DWR的情况下,你需要自己创建XMLHttpRequest对象,设置请求头,发送请求,并处理响应。使用DWR可以让这个过程变得更加简单和直接。 #### 相关技术应用 - **Ajax与Web开发**:Ajax是现代Web开发不可或缺的一部分,它使得Web应用可以提供类似桌面软件的用户体验。 - **前后端分离**:Ajax促进了前后端分离的开发模式,前端开发者可以独立于后端来构建用户界面,通过API与后端服务通信。 - **单页应用(SPA)**:使用Ajax可以创建无需重新加载整个页面的单页应用,大大提升了用户交互的流畅性。 #### 结语 本篇文档通过对Ajax技术的详细讲解,为您呈现了一个不依赖任何框架,通过原生JavaScript实现的Ajax应用案例,并介绍了如何手动编写XML代码,以及Ajax与DWR库的结合使用。掌握这些知识点将有助于您在进行Web应用开发时,更好地运用Ajax技术进行前后端的高效交互。
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【故障恢复策略】:RK3588与NVMe固态硬盘的容灾方案指南

# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器,具备强大的性能和多样的功能,集成了八核CPU和六核GPU,以及专用的AI处理单元,主要用于高端移动设备、边缘计算和
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std::optional有哪些方法

<think>我们正在讨论C++中的std::optional类模板。std::optional是C++17引入的一个类模板,用于表示一个可能不存在的值。它通常用于替代指针或特殊值(如-1、nullptr等)来表示可选值,提供更安全、更清晰的方式。根据用户的问题,用户希望了解std::optional的成员函数列表。我们将列出std::optional的主要成员函数,并简要说明它们的功能。###std::optional的成员函数1. **构造函数(Constructors)**:-默认构造函数:构造一个不包含值的`optional`对象(空optional)。-复制/移动构造函数:从另一个`
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Informatica PowerCenter V8安装与配置完全教程

Informatica PowerCenter V8 是一个数据集成工具,主要用于企业级数据仓库和数据集成项目,提供了强大的数据转换、数据质量和数据同步功能。安装和配置Informatica PowerCenter V8是实施数据集成项目的首要步骤,以下是对安装配置指南相关知识点的详细说明。 **1. 系统要求** 在开始安装之前,需要检查服务器的硬件和软件配置是否满足Informatica PowerCenter V8的最低系统要求。典型的系统要求包括但不限于: - 操作系统:Windows、UNIX、Linux - CPU:多核处理器,建议使用多核处理器以提高性能 - 内存:至少4GB RAM,根据实际项目需求可能需要更多 - 硬盘空间:安装空间及数据存储空间,需要根据项目规模预留 - 数据库系统:支持多种关系型数据库系统作为元数据存储,如Oracle、DB2、SQL Server等 **2. 安装准备** 安装前,需要做好以下准备工作: - 确认系统环境变量配置正确,包括路径和权限设置。 - 确保安装包完整无损,验证文件的完整性。 - 准备好数据库系统,并创建相应的用户和数据库。 - 获取并安装Java Runtime Environment (JRE),因为PowerCenter部分组件可能需要Java支持。 - 确认所有必要的网络连接和端口都是开放的,以便各个组件之间能够通信。 **3. 安装过程** Informatica PowerCenter V8 安装过程可以分为几个关键步骤: - 安装数据库和运行时环境,比如Informatica提供的Informatica Domain和PowerCenter Repository。 - 安装服务程序,如Integration Service、Repository Service、Workflow Manager和Workflow Monitor。 - 进行初步配置,设置域名和服务器,以及初始化存储库。 - 安装并配置PowerCenter客户端工具,比如Designer、Workflow Manager、Navigator等。 - 安装和配置适配器,根据数据源和目标系统的情况,安装相应的数据源连接器。 **4. 配置详细说明** 安装完成后,详细配置是确保Informatica PowerCenter V8正常运行的关键环节: - **配置数据库连接**:配置所有与数据库交互的服务,如Repository Service和Integration Service,确保它们可以连接到已创建的存储库数据库。 - **配置工作流管理器**:设置工作流调度和执行策略,定义各种工作流对象和触发条件。 - **设置安全性**:配置用户账户和角色,根据需要设置认证和授权,保护敏感数据和关键任务。 - **网络配置**:如果使用集群或分布式架构,则需要配置网络设置,确保各个节点间可以正常通信。 - **性能优化**:通过调整JVM参数和操作系统参数来优化性能,如内存分配、垃圾回收机制等。 **5. 维护和故障排除** 安装配置完成后,日常维护和故障排除同样重要: - 监控系统性能,定期检查日志文件,及时发现并解决可能出现的问题。 - 对系统进行定期备份,包括元数据和数据文件。 - 确保所有的安全补丁和版本更新都得到及时应用。 - 遇到问题时,参考官方文档或联系技术支持寻求帮助。 **6. 文档使用** 由于给定文件为“Informatica PowerCenter V8安装配置指南.doc”,实际操作时,应该遵循文档中的详细步骤和指导原则。文档应该提供: - 对安装过程的详细分步骤说明,包括任何可能出现的配置选项。 - 配置实例或推荐配置,以便参考。 - 常见问题解答,帮助解决安装和配置过程中可能遇到的常见问题。 - 安全性和最佳实践建议,确保系统安全和高效运行。 以上是基于标题和描述生成的知识点,实际上具体安装配置过程中的细节和注意事项远不止这些。在实际操作过程中,建议深入学习官方文档或参考专业书籍,同时注意与经验丰富的Informatica PowerCenter管理员交流以获得最佳实践。