使用SQL的INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE语句: INSERT IGNORE:当尝试插入重复数据时,该语句会忽略该操作,不会插入数据也不会报错。 ON DUPLICATE KEY UPDATE:当尝试插入重复数据时,该语句会更新现有记录而不是插入新记录。 sql INSERT IGNORE INTO your_table (id
Panda 的 to_sql“method” arg 和 sqlalchemy 的mysql insert on_duplicate_key_update def create_method(meta): def method(table, conn, keys, data_iter): sql_table = db.Table(table.name, meta, autoload=True) insert_stmt = db.dialects.mysql.insert(sql_table).values([dict(zip(keys, data)...
现在,我想通过Pandas Dataframe using Insert...On Duplicate Key Update SQL语句插入到这个表中。首先,我将任何pandas或NaTs转换为Oracle None,然后将Dataframe行转换为元组以供插入。如果在插入期间存在主键冲突,那么我只需要更新表中的最后4列。UT = VALUES(:10)" 浏览38提问于2020-02-14得票数 0 ...
downcast='float')01.012.02-3.0dtype: float32>>>pd.to_numeric(s, downcast='signed')01122-3dtype: int8>>>s = pd.Series(['apple','1.0','2', -3])>>>pd.to_numeric(s, errors='coerce')0NaN11.022.03-3.0dtype: float64
Pandas 2.2 中文文档(二十四) 原文:pandas.pydata.org/docs/ pandas.DataFrame.plot.area 原文:pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.area.html Dat
to_timestamp([freq, how, axis, copy])将时间戳的数据类型转换为DatatimeIndex，位于周期的开始处。
series.unique()->Array:返回Series对象中的唯一值数组,类似于sql中 distinct 列名,这样就不需要set(series.values.tolist())操作了。 `df["column_name"].value_counts()->Series:返回Series对象中每个取值的数量,类似于sql中group by(Series.unique())后再count() ...
]) #Pickle (serialize) object to input file path. DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep]) #Write DataFrame to a comma-separated values (csv) file DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) #Write the contained data to an HDF5 file using HDFStore. DataFrame.to_sql(name, ...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - pandas/pyproject.toml at refs/heads/string · Uvi-12/pandas
Pandas具有全功能的,高性能内存中连接操作,与SQL等关系数据库非常相似 1.merge合并 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False) 1.merge合并 → 类似excel的...