我试图编写正确的查询,但它们显示的结果不正确。例如,我有表ABC:
id a_id b_id c 1 10 100 2 10 111 3 11 111 4 11 222 5 11 333 111&&222&&333 6 12 444 7 12 555 444&&111
在c栏中只能b_id
7 12 555 444&111
因为111在a_id10或11不是12我怎样才能找到它?我需要找到列C中发生(无效)值b_id的所有行,它们不在同一个a_id中。Sql(postgresql)不能正常工作,为什么?感谢任何帮助。
我的sql:
SELECT * from ABC x WHERE x.id IN (SELECT y.id FROM ABC y WHERE x.a_id = y.a_ai AND y.c NOT LIKE '%'||x.b_id||'%'
假设b_id
在表中是唯一的,可以使用:
select abc.*
from abc
where exists (select 1
from abc abc2
where abc2.a_id = abc.a_id and
concat('&&', abc2.c, '&&') not like concat('%&&', abc.b_id, '&&%')
);
使用regexp_split_to_table()
将分隔字符串拆分为行。然后使用反连接方法来查找不匹配的条目:
with t1 as (
select *, regexp_split_to_table(c, '&&')::int AS split_c
from abc
where c <> ''
)
select distinct t1.id, t1.a_id, t1.b_id, t1.c
from t1
left join abc t2
on t2.a_id = t1.a_id
and t2.b_id = t1.split_c
where t2.a_id is null
请参阅db fiddle上的演示。通用域名格式
您还可以使用不存在
子查询,而不是反联接:
with t1 as (
select *, regexp_split_to_table(c, '&&')::int AS split_c
from abc
where c <> ''
)
select distinct t1.id, t1.a_id, t1.b_id, t1.c
from t1
where not exists (
select *
from abc t2
where t2.a_id = t1.a_id
and t2.b_id = t1.split_c
)
如果您还想知道c
中的哪个值是错误的,请替换选择distinct
使用
选择t1*
。您将在
split\u c
列中找到“错误”值。或者使用GROUP BY
和array_agg()
在一行中列出所有错误的值:
with t1 as (
select *, regexp_split_to_table(c, '&&')::int AS split_c
from abc
where c <> ''
)
select t1.id, t1.a_id, t1.b_id, t1.c, array_agg(t1.split_c) as wrong_c
from t1
left join abc t2
on t2.a_id = t1.a_id
and t2.b_id = t1.split_c
where t2.a_id is null
group by t1.id, t1.a_id, t1.b_id, t1.c
请为Pandas提供pyspark dataframe替代方案。 另外,我不需要,而是希望检查该列中的distinct值。
使用pyspark数据帧,你如何做相当于熊猫 我想列出pyspark数据框列中的所有唯一值。 不是 SQL 类型方式(注册模板,然后 SQL 查询不同的值)。 此外,我不需要< code>groupby然后< code>countDistinct,而是希望检查该列中的不同值。
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