数据保存为csv格式,想到pandas中有to_sql这个方法,就采用它了#engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}/{}?charset={}".format('用户名', '登录密码', '127.0.0.1:3306', '数据库名', '字符编码'))#con = engine.connect() # 创建连接importpandas as pd#import pymssql#conn = pymssq...
importpandasaspd# 从CSV文件导入数据df_csv = pd.read_csv('data.csv')# 从Excel文件导入数据df_excel = pd.read_excel('data.xlsx')# 从数据库导入数据importsqlite3conn = sqlite3.connect('database.db')query = 'SELECT * FROM table_name'df_db = pd.read_sql(query, conn)在上面的例子中，...
connect('database.db') # 将数据写入SQL数据库 data.to_sql('table', db, if_exists='replace', index=False) 3. 数据清洗与转换 数据清洗是数据分析的基础步骤之一,Pandas提供了丰富的功能来处理和转换数据。 3.1 处理缺失值 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd # ...
df.to_sql(con = self.engine, name = table_name, if_exists = 'append', index = False) def dbConnect(self, username = "root", password = "root",ipaddress= "127.0.0.1" ,database = "data"): """用户名,密码,主机,数据库名""" connect_info = f'mysql://{username}:{password}@{ip...
db = sqla.create_engine("mysql+pymysql://root:1477@127.0.0.1:3306/test") conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", password="1477", database="test", charset='utf8') ls1='{"index":[0,1,2],"columns":["a","b","c"],"data":[[1,3,4],[2,5,6...
1importcx_Oracle2fromsqlalchemyimportcreate_engine3importjson4importpandas as pd5importos6importsqlalchemy78#创建连接9defcreate_oracle_connect(self,host,user_name,password,port,database):10connect_info='oracle+cx_oracle://%s:%s@%s:%s/%s'%(user_name,password,host,port,database)11oracle_engine=...
方法append_to_multiple和select_as_multiple可以同时从多个表中执行追加/选择操作。其思想是有一个表(称之为选择器表),你在这个表中索引大部分/全部列,并执行你的查询。其他表是数据表,其索引与选择器表的索引匹配。然后你可以在选择器表上执行非常快速的查询,同时获取大量数据。这种方法类似于拥有一个非常宽的...
conn = connect(host='localhost', port=3306, database='database_name', user='', password='', charset='utf8') 我们简单地写一条 SQL 命令来读取数据库当中的数据,并且用read_sql方法来读取数据 sql_cmd ="SELECT * FROM table_name"
import pandas as pdimport pymysql# 建立数据库连接conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='your_username', password='your_password', database='your_database')# 执行SQL查询query = "SELECT * FROM your_table"df = pd.read_sql(query, conn)# 关闭数据库连接conn.close()数据...
conn = sqlite3.connect('database.db') data = pd.read_sql('SELECT * FROM table', conn) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 数据选择与过滤 Pandas 提供了多种方式来选择和过滤数据,以满足不同的需求。 选择列:使用 DataFrame 的列名称或索引来选择单列或多列数据。