# !/usr/bin/env Python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : zsc# @FILE : redis获取.py# @Time : 2020/6/11 12:50# @
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2020-06-11 18:11:23
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import google.authfrom google.cloud import bigqueryfrom google.cloud import bigquery_storage_v1beta1# Explicitly create a cred
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2023-01-13 06:38:47
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目录读取mysql的数据存储数据到mysql读取mysql的数据from sqlalchemy impo
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2022-12-28 15:23:50
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错误信息：ParserError: Error tokenizing data 解决办法：在read_csv()里加上sep='\n',这里是分隔符，我的是空格 ...
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2021-07-19 14:33:00
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读取行数和列数及行列索引 1 row_num = len(df.index.values) 2 3 col_num = len(df.columns.values) row_indexs = df.index.values col_indexs = df.columns.values 读取指定的单行
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2022-09-05 15:50:39
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df.to_sql()from sqlalchemy import create_engineimport sqlalchemyengine = create_engine('mysql+pymysql://user:p
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2023-05-18 17:11:47
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需求：现在有一个excel文件，名字叫testbi，整个文件的sheet1中有列table_name、column_name，其中整个table_name下存储的是表名，现在
import pandas
# df = pandas.read_csv("temp.csv");
# print(df)
# 自定义列名
# df = pandas.read_csv("temp.csv",
# names=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
#
读取mongodb同样需要安装驱动，先安装pymongo。import pandas as pdimport pymongocliectionNamedata = pd.DataFrame(li...
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2022-07-18 17:52:37
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注意csv文件必须是utf-8，如果不是，先转换文件格式。（有前面utf-8） import numpy as npimport pandas as pddata_csv = pd.read_table('c:\\2.csv',sep=',')print("data_csv:")print(data_csv) 传统读取csv文件方法 import csvcsvFile = open("c:\\1.
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2022-08-09 19:32:14
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@
一、读取普通分隔数据：read_table可以读取txt，csvdata1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0, index_col=1)print(data1)# delimiter：用于拆分的字符，也可以用sep：sep = ','# header：用做列名的序号，默认为0（第一行）# index_col：指定某列为行
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2020-06-18 20:15:00
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import pandas
# df = pandas.read_csv("temp.csv");
# print(df)
# 自定义列名
# df = pandas.read_csv("temp.csv",
# names=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
#
一、函数原型 pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, tr ...
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2021-04-30 21:46:48
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pandas.read_sql() 详解目录一、函数原型二、常用参数说明三、连接数据库方式——MySQL①用sqlalchemy包构建数据库链接②用DBAPI构建数据库链接③将数据库敏感信息保存在文件中一、函数原型pandas.read_sql(sql, con, index_col=None,
coerce_float=True, params=None,
parse_dates=None
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2021-03-16 16:15:53
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pandas.read_sql() 详解目录一、函数原型二、常用参数说明三、连接数据库方式——MySQL①用sqlalchemy包构建数据库链接②用DBAPI构建数据库链接③将数据库敏感信息保存在文件中一、函数原型pandas.read_sql(sql, con, index_col=None,
coerce_float=True, params=None,
parse_dates=None
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2021-03-18 17:40:02
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两个参数：chunksize，iterator1、chunksizeread_csv 和 read_table 有一个chunksize参数，用以指定一个块大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。import pandas as pd
reader = pd.read_csv("pff_
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2023-06-26 15:27:09
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一、读取文件Pandas的主业是数据分析。因此，从外部文件读/写数据是Pandas的重要功能。Pandas提供了多种API函数用于支持多种类型数据（如CSV、Excel、SQL等）的读写，其中常用的函数如下表所示。文件类型读取函数写入函数xls/xlsxread_excelto_excelCSVread_csvto_csvSQLread_sqlto_sqlJSONread_jsonto_jsonH
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2023-11-07 13:00:53
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一.文本读写名称接收代表（含义）默认filepathstring文件路径无sepstring分割符','headerInt/sequence某行做列名infer自动寻找namesarray,列名NoneIndex_colint，sequence，False索引列的位置NonedtypeDict写入数据类型Noneenignec/python数据解析引擎cnrowsint读取前n行Nome1.读（1
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2020-12-20 10:09:00
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from collections import defaultdict import json from pathlib import Path DATA = "6.28" dd = defaultdict(li
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2020-06-28 20:01:00
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd IO = "ABC.xlsx" df = pd.DataFrame(pd.read_excel(io=IO, sheet_name="翻译列表")) for index, row in df.iterrows() ...
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2021-09-06 16:27:00
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