pd.read_sql_query("""SELECT strftime('%Y-%m-%d', execution_time) AS dia, COUNT(customer_id) AS cons_dia, SUM(cons_dia) OVER PARTITION BY dia ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS seven_day FROM trades ORDER BY dia DESC;""", conn) 我不确定我做错了什么,它说关于“dia”有...
支持panda读写(pd.to_sql,read_sql) 2. Sqlite3 Tips 1) 基础:csv写入sqlite3 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sqlite3 import connect import csv DB_PATH = "../data/tweets.sqlite" with connect(DB_PATH) as db: db.execute(""" create table if not exists tweets ( ...
sql="""select * from bi.r_expert_title"""df=pd.read_sql(sql,self.engine) df['create_time']= df['create_time'].map(lambdax:datetime.datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')) df['update_time'] = df['update_time'].map(lambdax: datetime.datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d %H:%M...
df = pd.read_sql(''' SELECT s.user_id, , u.age, s.skill FROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id = s.user_id ''', con) 1. 是不是很厉害?让我们把结果写到一个名为USER_SKILL的新表中。 df.to_sql('USER_SKILL', con)
数据保存好之后我们如何获取数据呢?也很简单,请看下面代码 import sqlite3 import pandas as pd conn=sqlite3.connect('jqstockdata.db') df=pd.read_sql('select * from "{}"'.format('股票代码'),index_col = 'index',con= conn ) df.index= pd.to_datetime(df.index,format='%Y-%m-%d') #改变...
format(fields_name, table_name)df = pd.read_sql(sql, conn) conn.close()print(df) 代码截图 Part 3:部分代码解读 1. 数据库操作一般套路 连接数据库 获取数据库游标 确定SQL语句 执行SQL 提交 关闭连接 2. 查询记录:Select 字段 From 表名 3. 为了获取比较规整的数据,这里使用pandas的read_sql功能,...
import pandas as pdimport sqlite3# 利用pandas读取数据student_df=pd.read_csv("./Dataset/student_grades.csv",encoding='utf-8-sig') 3.2 利用sqlite3创建数据库和学生表 # 创建学生成绩数据库conn=sqlite3.connect("./Database/Student_grade.db")## 创建游标cursor=conn.cursor()## 创建成绩表try: #...
return await r.Content.ReadAsStringAsync(); } public async static Task<HR> Post(UserWork type, params object[] args) { HR hr = null; try { OnWorkStatusChanged(type, WorkStatus.PostBegin); var pd = GetData(type, args); hr = new HR() { Source = await Post(WorkUri, GetData(type...
df_skill.to_sql('SKILL', con) 就这样我们甚至不需要预先创建表,列的数据类型和长度都会被推断出来。当然,如果你想的话,你也可以先定义。 然后,假设我们要将表 USER 和 SKILL 连接在一起,并将结果读入Pandas数据框。 df = pd.read_sql(''' SELECT s.user_id, u.name, u.age, s.skill FROM USER ...
例如: importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 将news表中的数据转换为pandas DataFrame对象df=pd.read_sql_query("SELECT * FROM news",conn)# 查看DataFrame对象的基本信息print(df.info())# 查看DataFrame对象的描述性统计信息print(df.describe())# 绘制DataFrame对象中source字段的饼图,显...