importtkinterastk fromtkinterimportttk importpyperclip defupdate_listbox(): new_item = pyperclip.paste() ifnew_itemnotinX: X.append(new_item) listbox.insert(tk.END, new_item) listbox.insert(tk.END,"---") listbox.yview(tk.END) root.after...
然后,我们可以使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件,并使用columns属性获取列名。下面是一个示例: data=pd.read_csv('data.csv')columns=data.columns.tolist()print(columns) 1. 2. 3. 上述代码中,我们首先使用read_csv()函数读取名为data.csv的CSV文件,然后使用columns属性将列名转换为列表形式,并将结...
SELECTid,name,ageFROMstudentsWHEREage>18 1. 类图 下面是一个简单的类图,展示了在拼接select语句时可能涉及到的几个类: SelectQueryBuilder- columns: List[str]- table: str- condition: Optional[str]+build_query() : -> str 在上述类图中,我们定义了一个SelectQueryBuilder类,它有三个私有属性:columns、...
另外,假设以下名为main.py的文件调用get_connection_personal_access_token和select_nyctaxi_trips函数: Python # main.pyfromdatabricks.sql.clientimportConnection, List, Rowimportosfromhelpersimportget_connection_personal_access_token, select_nyctaxi_trips connection: Connection = get_connection_personal_access_...
executemany(sql, valuelist) conn.commit() print("插入成功!") except Exception as e: conn.rollback() print("insert with error", e) finally: cur.close() conn.close() # 查询数据库 def select_table_by_sql(self, sql): try: conn = self.db_connection() cur = conn.cursor() cur....
read_sql( sql, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy连接引擎名称 index_col = None, #将被用作索引的名称 columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供 ) # 方法二:使用pd.read_sql_query 主要参数如下所示 pd.read_sql( sql, #完整的sql语句 con, #sql...
sql_select = 'select '+ columns_select + ' from '+ sourceTB fetch_data, rowcount = self.executeQuery(sql_select) # print(rowcount) df_fetch_data = pd.DataFrame(fetch_data) # 一共有roucount行数据,每N行一个batch提交写入到excel
df_pivoted=df.pivot(index='date',columns='variable',values='value') 使用Multi-Index进行stack和unstack:将具有多级列的DataFrame转换为更紧凑的形式。 stacked=df.stack()unstacked=stacked.unstack() 字符串和类别类型之间的转换:将数据类型转换为优化内存使用的格式。
# Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','4']) # Iterate over two given columns # onlyfromthe dataframeforcolumninstu_df[['Name','Section']]: # Select column contents by column ...
import asyncio from typing import List from textual import on, work from textual.reactive import reactive from textual.screen import ModalScreen from textual.widgets import Button, Label, Log from textual.worker import Worker from textual.app import ComposeResult class LogScreen(ModalScreen): count =...