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  • mapper where使用

    千次阅读 2018-12-11 09:57:54
    <where> <if test= "id!=null"> AND t1.fid = #{id,jdbcType=VARCHAR} </if> </where> jdbctype 一定要写

    <where>

    <if test= "id!=null">

    AND t1.fid = #{id,jdbcType=VARCHAR}

    </if>

    </where>

    jdbctype 一定要写

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  • ABAP 动态where 使用

    千次阅读 2019-09-22 09:46:42
    REPORT ztest001_xch. TABLES: makt. ...DATA where_tab(80) OCCURS 10 WITH HEADER LINE. DATA : wa_itab LIKE makt OCCURS 10 WITH HEADER LINE. PARAMETERS: s_trx LIKE makt-matnr OBLIGATORY, la...
    REPORT  ztest001_xch.
    TABLES: makt.
    
    DATA where_tab(80) OCCURS 10 WITH HEADER LINE.
    DATA : wa_itab LIKE makt OCCURS 10 WITH HEADER LINE.
    
    PARAMETERS: s_trx LIKE makt-matnr OBLIGATORY,
    lan LIKE makt-spras OBLIGATORY.
    
    INITIALIZATION.
      MOVE 'EN' TO lan.
    
    START-OF-SELECTION.
      CALL FUNCTION 'CONVERSION_EXIT_ALPHA_OUTPUT'
        EXPORTING
          input  = s_trx
        IMPORTING
          output = s_trx.
    
      CONCATENATE 'matnr like ''%' s_trx '%''' INTO where_tab.
      APPEND where_tab.
      CONCATENATE ' and SPRAS = ''' lan '''' INTO where_tab.
      APPEND where_tab.
      CLEAR where_tab.
    
      SELECT * FROM makt INTO TABLE wa_itab WHERE (where_tab).
    
    END-OF-SELECTION.
      LOOP AT wa_itab.
        WRITE:/  wa_itab-matnr,wa_itab-spras.
      ENDLOOP.

     

    一些教训:单引号是特殊字符,如果要用到单引号,必须得转义,'',即两个单引号。SQL语句查询条件为字符时,需要加单引号。CONCATENATE ' and SPRAS = ''' lan '''' INTO where_tab. 实际上是三个字符串连接成一个字符串存放到内表中,and SPRAS = '变量',前面是一个字符串,and SPRAS = '',中间是一个变量 lan,后面是一个单引号'' ,所以合起来就是 CONCATENATE ' and SPRAS = ''' lan '''' INTO where_tab.

    关于字符串的连接和单引号的使用,需要去体会和实践一下。这是关于在SAP中如何多条件语句的使用示例。

    注意:WHERE (where_tab) 。括号必须紧跟着这个内表,不能有空格。

    转载于:https://www.cnblogs.com/rainysblog/p/6514946.html

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  • pandas 和 numpy 中 where 使用

    千次阅读 2019-08-26 08:24:53
    注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, try_cast=False, raise_on_error=True) 功能...

    注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2)

    1. pandas.DataFrame.where

    DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, try_cast=False, raise_on_error=True)
    功能:按条件查找替换,cond 为 True 则 self 值保持不变;False 改为参数 other 对应的值。结果返回与 self 相同的对象。
    参数:
    cond 查找条件
    other cond为False时要替换的值
    inplace 是否在原数据上操作

    >>> import numpy as np
    >>> import pandas as pd
    >>> data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['a','b','c','d'])
    >>> data
       a  b   c   d
    0  0  1   2   3
    1  4  5   6   7
    2  8  9  10  11
    >>> data.where(data['a']>3, 3.0)
       a  b   c   d
    0  3  3   3   3
    1  4  5   6   7
    2  8  9  10  11
    

    2.numpy.where

    声明: 首先强调一下,where()函数对于不同的输入,返回值是不同的。

    1. 当数组是一维数组时,返回的值是一维的索引,所以只有一组索引数组

    2. 当数组是多维数组时,满足条件的数组值返回的是值的位置索引,因此会有两组索引数组来表示值的位置。

    >>> import numpy as np
    >>> a = np.arange(10)
    >>> a
    array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    >>> np.where(a>5)
    (array([6, 7, 8, 9], dtype=int64),)
    
    >>> b = np.arange(20).reshape(4,5)
    >>> b
    array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
           [ 5,  6,  7,  8,  9],
           [10, 11, 12, 13, 14],
           [15, 16, 17, 18, 19]])
    >>> np.where(b>10)
    (array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64), array([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64))
    

    具体实现

    numpy.where(condition[, x, y])
    功能:
    参数:
    condition: 判定条件,如果True,选择 x;False,选择y(数据类型为数组,bool 值)x,y(可选): x 和 y 的 shape 必须和 condition 相同(可以采用 broadcast,广播机制)
    ①如果参数有condition,x和y,它们三个参数的shape是相同的。那么,当condition中的值是true时返回x对应位置的值,false是返回y的。
    ②如果参数只有condition的话,返回值是condition中元素值为true的位置索引,且是以元组形式返回,元组的元素是ndarray数组,表示位置的索引

    >>> np.where([[True, False], [True, True]],	# 官网例子
    ...          [[1, 2], [3, 4]],
    ...          [[9, 8], [7, 6]])
    array([[1, 8],
           [3, 4]])
           
     >>> x = np.arange(9).reshape(3, 3)
    >>> np.where(x>5)		# ndarray 数组分别表示对应的 行和列
    (array([2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64))
    

    https://www.cnblogs.com/zz22–/p/8654395.html

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  • # coding:utf-8 import numpy as np x = np.array([[1, -1], [-1, 1]]) print(x) """ [[ 1 -1] [-1 1]] """ ...x[:, 0] = np.where(x[:, 0] == -1, 100, x[:, 0]) print(x) """ [[ 1 -1] [10...
    # coding:utf-8
    
    import numpy as np
    
    x = np.array([[1, -1], [-1, 1]])
    print(x)
    """
    [[ 1 -1]
     [-1  1]]
    """
    
    # 将第一列中的-1替换程100
    x[:, 0] = np.where(x[:, 0] == -1, 100, x[:, 0])
    print(x)
    """
    [[  1  -1]
     [100   1]]
    """
    
    # 将第一行中的-1替换成200
    x[0, :] = np.where(x[0, :] == -1, 200, x[0, :])
    print(x)
    """
    [[  1 200]
     [100   1]]
    """
    
    # 将除去100和200之外的所有元素替换成300
    x = np.where((x != 100) & (x != 200), 300, x)
    print(x)
    """
    [[300 200]
     [100 300]]
    """
    
    # 将100和200替换成400
    x = np.where((x == 100) | (x == 200), 400, x)
    print(x)
    """
    [[300 400]
     [400 300]]
    """

    参考链接

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  • Tp5中where使用数组条件,

    千次阅读 2019-08-08 18:09:06
    OR查询 $where['userid|uname'] = ['like',"%".$keyword."%"]; $list = Db::name('member')->where($where)->order('mid desc')->limit(15)->select();
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    万次阅读 2019-02-21 14:17:06
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空空如也

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