SQLDatabaseFlaskAppUserSQLDatabaseFlaskAppUser请求数据查询数据返回数据展示数据 环境准备 在开始编码前,我们需要准备以下环境: Python 3.x Flask框架(可以通过pip install Flask安装) SQLAlchemy(用于处理SQL数据库连接,可以通过pip install SQLAlchemy安装) 一个任意的SQL数据库(例如SQLite、MySQL等) 数据库准备 首先...
get_sql = "select * from tb_newCity" # sql语句 cur.execute(get_sql) # 执行sql语句 get_df = pd.DataFrame(cur.fetchall()) # 获取结果转为dataframe print(get_df) # 创建表 create_sql = 'create table if not exists new(id int,value double)' cur.execute(create_sql) # 写入表(数据库...
在Python中，df是DataFrame的缩写，是pandas库中一个重要的数据结构。DataFrame是一个二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表格。它由行和列组成，并将数据存储为多个类型的列。DataFrame可以处理大量的数据，并提供了许多功能和方法来操作和分析数据。使用DataFrame对象，可以执行以下常见的操作：1. 创建DataFrame: ...
2. 导入 Pandas import pandas as pd 3. 创建 DataFrame 3.1 从列表或字典创建 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}df = pd.DataFrame(data)print(df)3.2 从CSV文件导入 df = pd.read_csv('ex...
DataFrame提供了读写数据的便捷方法，支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel、SQL等。本例演示从csv文件中读写数据。比如：# 从CSV文件读取数据到DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') print(df) # 将DataFrame数据写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)数据清洗与处理 在数据...
df = pd.read_excel('data.xlsx')# 从数据库中读取数据创建DataFrame import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db')df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table", conn)```创建了DataFrame之后，就可以对数据进行各种操作了。可以使用DataFrame的`head()`函数查看前几行数据，默认显示前5行。...
“`python df = pd.read_csv(‘data.csv’) “` 其中,read_csv可以读取csv文件,也可以读取其他格式的文件,如Excel、JSON等。 创建好DataFrame后,可以对数据进行各种操作,如查看数据的结构、预览数据的前几行、切片、过滤、排序、聚合等。 首先,我们可以通过以下方式查看DataFrame的结构信息: ...
作为一名搞数据的,写SQL是每天必不可少的工作。而我又是一个喜欢偷懒的人,就想着能不能使用Python快速生成SQL语句呢? 假如现在想建一个临时表自己练习,我使用 create table 建表后,还需要使用多条 INSERT INTO 语句向表中插入数据,具体语法如下图所示。
当被读取Excel有多张表格时,可以指定拟读取工作表,sheetname="ceshi",df_4 = pd.read_excel(excel_address_4, sheetname="ceshi", header=0),即该函数有多个参数可以根据需要进行设置 read_excel参数 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈 长按图片识别二维码,关注本公众号 Python 优雅 帅气...
"pm.PATIENT_ID=su.PATIENT_IDwhereto_number(to_char(pm.CREATE_DATE,'yyyy'))='2018'"\ "groupbyto_number(to_char(pm.CREATE_DATE,'yyyymm'))ORDERBYmonthsdesc"\ #--order by years;'df0=pd.read_sql(sql2, conn) df=pd.DataFrame(df0) ...