Python 为什么我在计算mysql中多个表的数据频率时出错？Flask用于创建web应用程序

我想在我的web应用程序中创建一个仪表板小部件。第一步是从两个表中统计mysql中pos、neg和neu的频率。我试图在烧瓶里找到溶液，但不多。希望你能帮助我

我得到的错误是：

MySQLdb._exceptions.OperationalError:1241，“操作数应包含1列”

mysql中的表：

问题9

问题10

我的代码：

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group by必须位于where子句之后 所以我发布了所有的python代码，我想添加一个尝试，但是您可以查看

您的sql有一些问题，比如组本身的问题，但是您的python代码也有缺陷，正如您在下面看到的。sql查询的变量和要发送的数据，我将它们放在那里，这样看起来就比较干净了

connection =   mysql.connector.connect(host='localhost',
                                     database='test_db',
                                     user='user',
                                     password='password')
cur = connection.cursor(prepared=True)
sql_update_query = """SELECT(
(SELECT programid,sentiment, COUNT(*) 
FROM ques9 AS question9  
WHERE programid= %s
GROUP BY sentiment),
(SELECT programid,q10_sentiment, COUNT(*) 
FROM ques10 AS question10 
WHERE programid=%s
GROUP BY q10_sentiment ))"""

data_tuple = (programid, programid)
cur .execute(sql_update_query, data_tuple)
connection.commit()
if (connection.is_connected()):
    cur.close()
    connection.close()

---

因为你的疑问是错误的。从ques9中选择programid，情绪，COUNT*，其中programid=%s GROUP BY programid，情绪可能是第一个的替代方法，例如。我尝试过这种方法，但仍然出现错误鉴于programid必须为“test”，将其包含在SELECTHi SELECT中似乎是多余的。选择无效，第一个选择错误，所以我给他举了一个例子，告诉他ot应该是什么样子。因为我希望他有更多的文本要来。我应该怎么做来计算两个表的频率？我把Select放在括号里，因为我想计算两个表的频率…我从中得到了它，所以我修改了完整的sql代码，还编辑了python脚本。你也可以添加一个trx来解决问题

connection =   mysql.connector.connect(host='localhost',
                                     database='test_db',
                                     user='user',
                                     password='password')
cur = connection.cursor(prepared=True)
sql_update_query = """SELECT(
(SELECT programid,sentiment, COUNT(*) 
FROM ques9 AS question9  
WHERE programid= %s
GROUP BY sentiment),
(SELECT programid,q10_sentiment, COUNT(*) 
FROM ques10 AS question10 
WHERE programid=%s
GROUP BY q10_sentiment ))"""

data_tuple = (programid, programid)
cur .execute(sql_update_query, data_tuple)
connection.commit()
if (connection.is_connected()):
    cur.close()
    connection.close()