dtypes: int64(1), object(1) memory usage: 176.0+ bytes 正常默认情况下, date_columns 这一列也是被当做是 String 类型的数据,要是我们通过 parse_dates 参数将日期解析应用与该列 df_2 = pd.read_sql(sql_cmd_2, conn, parse_dates="date_columns") df_2.info output <class'pandas.core.frame.Da...
查看DataFrame的信息http://df.info() 3) pd.read_excel(filename):从Excel文件中导入数据 4) pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 SQLAlchemy是python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL 首先导入两个模块,连...
%pip install sqlalchemy 通过SQLAlchemy的create_engine函数创建Engine对象作为read_sql函数的第二个参数,此时read_sql函数的第一个参数可以是 SQL 语句,也可以是二维表的表名。 from sqlalchemy import create_engine # 通过指定的URL(统一资源定位符)访问数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://gu...
sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine,parse_dates=['time']) df_sql.dtypes 可见time转化为了datetime类型: 这是使用了to_datetime()函数来达成该功能 ,导致直接使用unix从1970-0-0 00:00开始计算,不了解原理可以去看这篇:Pandas中to_datetime()转换时间序列函数一文详解 我们...
4. df.merge方法，非常常用，相当于sql里面的join。几个新手常忽略的参数，如果熟练掌握可以事半功倍，...
read_csv() 用于读取文本文件 read_json() 用于读取 json 文件 read_sql_query() 读取 sql 语句的, 本节将对上述方法做详细介绍。 CSV文件读取 CSV 又称逗号分隔值文件,是一种简单的文件格式,以特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件能够以纯文本形式存储表格数据,比如电子表格、数据库文件,并具有数据交换的通用...
3.只不过使用read_sql后发现,得到的数据类型却是float64.4.我的环境是:osx,python3.6 代码如下: a = pd.DataFrame([1.0, 2.0, 3.0],columns=['numeric']) a.to_sql('testtype', engine, dtype={'numeric':Numeric}) pd.read_sql('testtype',engine).dtypes 参考截图: 是哪里出的问题呢? 翻了文档...
pd.read_sql(sql_sentence,connection) 那么,mongodb呢?(先用mongodb自己读出来,然后将它传入到DataFrame中,就可以实现读取) (2)DataFrame的创建 pd.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) 参数比Series多了columns,从中可以看出这是列索引(Indexor array-likeColumn labelsto use for resulting frame. Willdefau...
dtypes: float64(1), int64(5), object(6) memory usage: 937.5+ KB 用SQL筛选出若干列来 我们先尝试筛选出OrderID、Quantity、Sales_Manager、Status等若干列数据,用SQL语句应该是这么来写的 SELECT OrderID, Quantity, Sales_Manager, \ Status, Shipping_Address, ShippingCost_USD \ ...
这个功能与df.info()类似,如果只想查看每一列存储的是什么数据格式,那么可以直接使用df.dtypes gather_customer_order.dtypes 返回结果如图,可以看到,这个结果基本就是df.info()的简化版,指明了各列的数据类型。 create_dateobjectproduct_nameobjectcpzl_zwobjectcplb_zwobjectorder_num int64 customer_num int64 sum...