mysql的连接与操作 importmysql.connector cnt = mysql.connector.connect(user='username', password='yourpassword', host='yourip', port=3306, database='dbname') cursor_1 = cnt.cursor() cursor_1.execute("selcect * from") data = cursor_1.fetchall()#获取结果 dataframe直接写入mysql fromsqlalchem...
通过查阅pandas.DataFrame.to_sql的api文档[1],可以通过指定dtype 参数值来改变数据库中创建表的列类型。 dtype :dict of column name to SQL type, default None Optional specifying the datatype for columns. The SQL type should be a SQLAlchemy type, or a string for sqlite3 fallback connection. 根...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
DataFrame.axes#index: 行标签;columns: 列标签DataFrame.as_matrix([columns])#转换为矩阵DataFrame.dtypes#返回数据的类型DataFrame.ftypes#返回每一列的 数据类型float64:denseDataFrame.get_dtype_counts()#返回数据框数据类型的个数DataFrame.get_ftype_counts()#返回数据框数据类型float64:dense的个数DataFrame.s...
... ) ''' cursor.execute(create_table_query) # 将 DataFrame 写入 MySQL 表格 df.to_sql('...
anime =pd.read_csv('anime-recommendations-database/anime.csv')根据输入数据构建数据框 这在手动示例化简单数据时十分有用，方便查看这些数据运行时如何变化。df = pd.DataFrame([[1,'Bob','Builder'],[2,'Sally', 'Baker'],[3,'Scott', 'CandleStick Maker']],columns=['id','name', 'occupation']...
DataFrame是二维表格型数据结构,类似于电子表格或SQL中的数据库表,它提供了处理结构化数据的功能。 Pandas提供了广泛的数据操作和转换方法,包括数据读取、数据清洗、数据分组、数据聚合等。它还集成了强大的索引和切片功能,方便快速地获取和处理数据。下面将逐个介绍Pandas库的常见功能和应用场景。 2. 数据读取与写入 ...
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/mydatabase') 最后,我们可以使用pandas的to_sql方法将数据保存到数据库中。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) df.to_sql('table_name', engine, if_exists...
pandas documentation — pandas 1.5.2 documentation (pydata.org) 【注:文中涉及到的所有DataFrame,均简写为df】 2、pandas写入excel的实例操作 2.1、df.to_excel()参数详解 df.to_excel(excel_writer,#存放excel文件的地址。如果是只写文件名,不写具体的地址也可。会和py文件存放到一起。sheet_name='Sheet1...
Pandas DataFrame - to_sql() function: The to_sql() function is used to write records stored in a DataFrame to a SQL database.