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。
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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='-'))
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)
