個人出坑大全

2021-10-19 13:46:55 字數 2806 閱讀 2231

記錄小白在工作和學習中遇到的各種問題和各種坑

不定期更新，閒來沒事自己看看

大佬勿噴

手誤或者啥，反正寫**不仔細，總是缺少或者多了識別符號，『，』或者『（）』等等，資料庫報錯通常為未找到from關鍵字等等。

python使用字串的format時，遇到字串內部存在{}時，將內部的{}變為雙大括號，即}，不改變內容，否則本身的{}也會被當做需要傳引數的位置，此外，字串內部所需要的重複引數可以傳入位置引數，方便修改。

檢視是否少了函式，少了字元，導致**不能正常執行，即不符合正常**要求，少了form或者多了where這種問題。

dataphin的日期函式都是坑

1：dateadd（date,-1,『month』） 返回上個月的日期 但是不是最後一天對應的日期

2：last_day(string) 返回string日期的月最後一天 -----str格式2020-01-01

例如求字串20131130的上個月最後一天

to_char(


to_date(


last_day(


to_char(


dateadd(


to_date('20131130', 'yyyymmdd')


, -1,'month')


,'yyyy-mm-dd'))


,'yyyy-mm-dd')


,'yyyymmdd')
excel函式left,right,mid函式擷取字串

mid可以擷取中間到最後 =mid(b101,3,1000)，不足1000到最後為止

left，right分別從左右開始取字串

dataphin真坑，多語句在乙個文字執行，執行順序不一定按照位置順序來，中間部分可能未執行，執行時不可放一起跑，淦。

重複插入操作較多時，使用內建的python指令碼來跑，設定迴圈用format乙個個替換字串引數乙個個跑。

oracle函式wmsys.wm_concat，用於將一列的幾個資料合併為一條資料，類似於求和操作，注意group，出現亂碼需要to_char()轉為字串格式，可正常顯示。

按照**

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
pip  --default-timeout=1000 install -i  tensorflow
df2.to_csv('im_data/im_sim.csv',encoding='utf_8_sig',index=false)
pd.set_option('max_columns',1000)


pd.set_option('max_row',300)


pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.5f' % x)
計算大量資料記憶體不足時，拆分**分布進行，或者先刪去不需要的存貯變數，釋放記憶體

del x, y, df, target
直接儲存模型，此時會連帶模型資料一起儲存，造成儲存的模型太大

forest.fit(x_train, y_train)


print()


joblib.dump(forest, "train_model.pkl") # 模型儲存
把擬合的模型賦值給乙個變數，存貯其引數，，再將整個變數儲存。此外，還可以設定壓縮比例，使用compress引數，0-9，代表壓縮比例越來越高。

fun = forest.fit(x_train, y_train)


print()


joblib.dump(fun, "train_model.pkl", compress=9) # 模型儲存
前提條件，月份時間格式資料，使用lag函式，月的環比，使用滯後一期資料，去年同期同比，使用滯後12期資料。

(case when nvl(lag(t1.pay_actual_money, 1, 0) 


over(partition by t1.drawee_tax_no order by t1.pay_month),0)=0 then 0 


else t1.pay_actual_money/(nvl(lag(t1.pay_actual_money, 1, 0) over(partition by t1.drawee_tax_no order by t1.pay_month),0))-1 end)


as 支付額環比增長,


(case when nvl(lag(t1.pay_actual_money, 12, 0) 


over(partition by t1.drawee_tax_no order by t1.pay_month),0)=0 then 0 


else t1.pay_actual_money/(nvl(lag(t1.pay_actual_money, 12, 0) over(partition by t1.drawee_tax_no order by t1.pay_month),0))-1 end)


as 支付額同比增長,
dos視窗進入檔案所在路徑，先開啟檔案，在ipynb檔案的view裡設定那些作為幻燈片，那些跳過，然後dos裡執行語句

jupyter nbconvert loss_customer.ipynb --to slides  --templateexporter.exclude_input=true  --post serve
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