Pg扫描所有分区以查找非静态值

要实现“Pg扫描所有分区以查找非静态值”的功能，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd

def scan_partitions_for_non_static_values(dataframe):
    non_static_values = []
    
    # 获取分区列名
    partition_columns = dataframe.columns[dataframe.columns.str.startswith('partition_')]
    
    # 遍历所有分区列
    for column in partition_columns:
        unique_values = dataframe[column].unique()
        
        # 检查每个分区列的唯一值
        for value in unique_values:
            # 排除静态值（即只有一个唯一值的分区）
            if len(dataframe[dataframe[column] == value]) > 1:
                non_static_values.append(value)
    
    return non_static_values

# 创建示例数据框
data = {'partition_1': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'partition_2': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 调用函数扫描非静态值
non_static_values = scan_partitions_for_non_static_values(df)

# 打印结果
print(non_static_values)

这个示例代码中，首先定义了一个scan_partitions_for_non_static_values函数，它接受一个数据框作为参数，并返回一个包含所有非静态值的列表。然后，通过获取所有以partition_开头的列名，获取所有分区列。接下来，遍历每个分区列，并获取该列的唯一值。然后，对于每个唯一值，检查数据框中该列等于该值的行数。如果行数大于1，说明该分区列是非静态的，将该值添加到非静态值列表中。最后，返回非静态值列表。

在示例中，我们创建了一个包含多个分区列和一个值列的示例数据框。然后，调用scan_partitions_for_non_static_values函数来扫描非静态值，并打印结果。输出结果将是[1, 2, 3]，表示partition_1列中的值1、2、3是非静态的。

你可以根据自己的数据框和分区列的命名来调整代码。