1、连接数据库 consql = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3366/policy_total_data', encoding='utf8') 2.使用read_sql函数 db_df1 = pd.read_sql("select * from policy_sign_num_count", consql)
你可以使用pandasread_sql_query来指定返回的数据类型（仅在pandas 1.3之后支持）。
你可以使用pandasread_sql_query来指定返回的数据类型（仅在pandas 1.3之后支持）。
read_sql_query(sql,conn) # 数据写入mysql pd.to_sql(sql,conn) conn.close() df.head() # 第二种方法 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine db_engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/cicada?charset=utf8') df = pd.read_sql(sql,conn=db_...
htxx=pd.read_sql() ---阅览表格--- 查看数据前几行(对表有一个大概的认知)默认前5,参数代表前几行 htxx.head() 查看数据后几行,默认后5,参数代表后几行 htxx.tail() 查看有几行几列 htxx.shape ---查看字段类型--- 查看数据字段的大概情况,包括类型,列字段格式,名称,占用内存等 htxx.info...
pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 ...
数据读取和写入:Panda可以读取和写入各种数据源,如CSV、Excel、SQL数据库等。通过使用read_csv()、read_excel()等函数可以将数据加载到Panda的DataFrame中,然后可以使用to_csv()、to_excel()等函数将数据保存到指定的格式中。 数据选择和过滤:Panda提供了类似SQL的语法来选择和过滤数据。可以使用loc[]和iloc[]来...
import pandas as pdfrom pandasql import sqldf 1. 2)声明全局变量的2种方式 ① 在使用之前,声明该全局变量; ② 一次性声明好全局变量; ① 在使用之前,声明该全局变量 df1 = pd.read_excel("student.xlsx")df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")df3 = pd.read_excel("course.xlsx")df4 = pd.read_excel...
但该数据框已经是数据框。pd.read_sql_query返回实际的数据框。只需处理该数据框或创建副本即可。“
from pandasql import sqldf 2)声明全局变量的2种方式 ① 在使用之前,声明该全局变量; ② 一次性声明好全局变量; ① 在使用之前,声明该全局变量 df1 = pd.read_excel("student.xlsx") df2 = pd.read_excel("sc.xlsx") df3 = pd.read_excel("course.xlsx") ...