import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # username="root" password="@WSX3edc" host="127.0.0.1" port=3306 database="test" engine = cre
宏观：缓存。在持久层或持久层之上做缓存。 从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先訪问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。3.提高磁盘速度.这包含RAID和其它磁盘文件分段的处理。基本的思想是提高磁盘的并发度（多个物理磁盘存放同一个文件）。微观：表设计方面：1.字段冗余.降低跨库查询和大表连接操作。2.数据库表的大字段剥离.
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2024-04-01 17:47:11
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如何从数据库中读取数据到DataFrame中？
使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。
第一个是使用sql语句，第二个是直接将一个table转到dataframe中。
pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用
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2018-03-19 10:13:00
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如何从数据库中读取数据到DataFrame中？使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。第一个是使用sql语句，第二个是直接将一个table转到dataframe中。pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。
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2017-02-17 18:45:39
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>https://www.geeksforgeeks.org/how-to-insert-a-pandas-dataframe-to-an-existing-postgresql-table/# > https://stackoverflow.com/questions/62688256/sqlal
原创
2023-11-02 09:37:23
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EasyCVR作为视频协议融合平台，除了支持RTSP、GB28181等大众协议外，还支持海康SDK、大华SDK等私有协议，如今我们也支持了阿里的上云协议。在不久后，我们将把行人分析、车牌识别、人脸识别等...
原创
2021-11-01 11:02:27
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概要 实战过程 原始数据格式 涨跌幅分析 分析步骤 01：去除多余的列 分析步骤 02：币种列转为行，每个交易日一行数据 分析步骤 03：就是每天的涨跌幅 分析步骤 04：删除掉第一天的无效数据 分析步骤 05：币种行转列，方便按照涨跌幅排序 分析步骤 06：导出数据 可视化 总结 概要 最近在用 ...
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2021-06-17 23:38:29
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案例一douban.json 文件内容截图如下：python脚本内容：import jsonimport pandas as pd df = pd.read_json("./douban.json", lines=True, encoding="utf-8")#lines是按行读取的意思df.to_excel("./douban.xlsx")#输出表格douban.xlsxprint("over.
原创
2022-11-14 19:17:39
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利用python库 pandas完成数据分析导读Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。本文收集了Python数据分析库Pandas及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。缩写说明df：任意的 Pandas DateFrame 对象s： 任意的Pandas Series对象注： 有些属性方
原创
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2024-05-06 18:13:35
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核心：页面解析的是String类型的时间，所以要后台json传过去的数据是String类型的，要实现这个，需要在拿到数据后转成String类型然后通过json数据传到前台。1.在页面可以拿到Timestamp类型的数据，然后数据库要保存的是Timestamp类型的，2.根据拿到的时间段从数据库查询之后的数据转成String类型，封装成json数据传到前台。一.在项目过程中的实例1.定义实体类Tim
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2024-09-19 14:48:29
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新建一个excel表格（table1.csv）用于案例讲解：
导库
import pandas as pdimport numpy as np
读取数据
df = pd.read_excel('table1.xlsx') # 相对路径# df = pd.read_excel(r'E:\Anaconda\hc\dataScience\table1.csv') # 绝对路径
显示数据
显示数据的行与
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2021-06-28 10:46:41
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2019-07-22 17:27:00
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import pymysqlimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engineimport sqlalchemyconn = pymysql.connect( host="127.0.0.1", user="root", password=
原创
2022-12-23 00:43:52
97阅读
我写了一个查询表字段的动态查询语句。可是不能得到我想要的结果。请各位大侠赐教。代码如下：string Rowname // 列名long RowNo // string SqlCurSqlCur = "SELECT sysobjects.id FROM sysobjects WHERE name = userinfo"DECLARE curNo CURSOR F
原创
2008-10-30 10:06:46
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利用SQL语句查询数据库中所有表Oracle:SELECT * FROM ALL_TABLES;系统里有权限的表SELECT * FROM DBA_TABLES; 系统表SELECT * FROM USER_TABLES; 当前用户下的表Sql Server1，利用sysobjects系统表 在这个表中，在数据库中创建的每个对象（例如约束、默认值、日志、规则以及存储过程）都有对应一行，我们在该表中
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2014-03-07 16:46:55
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Oracle: Sql Server 1，利用sysobjects系统表 在这个表中，在数据库中创建的每个对象（例如约束、默认值、日志、规则以及存储过程）都有对应一行，我们在该表中筛选出xtype等于U的所有记录，就为数据库中的表了。 示例语句如下：： select * from sysobject
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2022-04-22 14:29:38
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以下是MySQL数据库为例的技巧1 比较运算符能用 “=”就不用“<>”“=”增加了索引的使用几率。技巧2 明知只有一条查询结果，那请使用 “LIMIT 1”“LIMIT 1”可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。技巧3 为列选择合适的数据类型能用TINYINT就不用SMALLINT，能用SMALLINT就不用INT，道理你懂的，磁盘和内存消耗越小越好嘛。技巧4 将大的DE
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2024-06-29 12:08:20
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关于数据库中char类型与varchar类型的适用情况对比1.在mysql中测试1.1.在mysql中新建stu表1.2.添加一条数据并查询1.3 测试条件查询2.在sql server中测试2.1 在sql server 中创建stu表2.2添加一条数据并查询2.3测试条件查询3.总结 引言：数周前的某一天，在检查公司新来实习生的学习日记的过程中偶然中发现他对于这两种数据类型的记录有种对c
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2024-02-25 13:14:59
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我个人不是很熟悉数据库，不是很清楚什么是数据库风格。不过，通过简单的测试看一下这到底是什么功能，做一下简单的总结还是可以的。In [1]:import numpyas npIn [2]:import pandasas pdIn [3]:from pandasimport Series,DataFrameIn [4]:
原创
2021-07-08 13:45:23
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我个人不是很熟悉数据库，不是很清楚什么是数据库风格。不过，通过简单的测试看一下这到底是什么功能，做一下简单的总结还是可以的。In [1]:import numpyas npIn [2]:import pandasas pdIn [3]:from pandasimport Series,DataFrameIn [4]:
原创
2022-03-01 14:22:16
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