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原创
2022-06-16 21:46:09
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取需要把txt文件数据导入mysql数据库，中间需要经过一些数据处理，在经过相关查找后，pandas自带的to_sql()，可以实现把DataFrame直接导入数据库。虽然mysql有其他的方式导入数据，但是在导入前需要对数据进行一
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2021-03-13 21:38:21
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使用pandas把mysql的数据导入MongoDB。
首先说下我的需求，我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重，同时在第二列加入一个url字段，字段的值和第三列的值一样，代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/9/29 17:20
# @Author : cxa
# @File : run.py
# @Soft
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2018-09-30 10:40:00
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python刚入门的小白，不定时更新自己在做实验的遇到的问题及解决方案。最近受疫情影响，每天呆在家里上网课，三点一线地过着生活，不过在家跟在学校都是一样的，一样要上课听老师读PPT，一样要在电脑上敲自己也不是很懂的代码。这个学期我们开展了数据预处理这门课，老师在第一周要求我们用python处理csv文件里的数据，所以我就在官网上下载了pycharm community进行实验。下载可以直接在搜索p
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2023-12-29 16:30:06
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注
原创
2021-05-06 11:29:07
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本文的内容主要来自于我的个人博客,直接点击 阅读原文 就可以直接跳转到我的博客,此公众号创建的目的是为了更方便大家获取博客中的资料,以及后续会发布更多知识和经验的文章,和大家一起探讨工作或生活中可能遇到的问题,这个公众号也能起到很好的平台的效果.当然如果只是阅读文章的话,我还是比较推荐去博客阅读,因为博客的文章可以设置目录,根据目录进行跳转会比在公众号更加轻松方便.最后,感谢大家的喜欢和支持,希
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2021-06-15 20:12:18
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【代码】Pandas数据导入和导出：CSV、Excel、MySQL SQL。
原创
2023-10-29 14:38:01
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2019-07-22 17:27:00
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一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：import numpy as npimport pandas as pd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv'),header=1)df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用pandas创建
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2023-06-27 11:16:10
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Python3 pandas用法大全一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np
import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df = pd.DataFrame(pd
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2023-09-04 16:56:28
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pandas 安装方法：pip3 install pandas pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于NumPy构建的模块。 pandas的主要功能： 具备对其功能的数据结构DataFrame、Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作（实质是NumPy提供的） 灵活处理缺失数据(NaN) 引用方法：import
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2023-12-07 15:21:44
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光看书太枯燥，直接写案例又常常为一个语法不对而困扰，为此对python常用库的语法直接在pyCharm中进行了录入，以便做项目时查询使用。本篇介绍的是pandas库-- coding:utf-8 --import pandas as pd #导入pandas库
#pandas数据类型之Series
s1 = pd.Series([1,2,3,4]) #创建整数类型的Series对象
s2 =
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2024-01-15 06:31:04
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序写在开头的开头，为什么要用Anaconda来搭建Pandas+Numpy环境呢？直接用命令行运行python它不香吗？ 只用命令行当然可以跑Pandas+Numpy，但是会涉及到版本冲突问题，此话怎讲？比如你开发两个项目A和B，项目A需要Python2，项目B需要Python3，你怎么处理这种情况，做完项目A然后再装一个Python3？或者简单点，重新设置系统Python的环境变量？这有点“费力
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2024-02-24 02:14:20
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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
原创
2022-12-28 15:23:50
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导入CSV文件数据环境C:\Users\Thinkpad\Desktop\Data\信息表.csv语法pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据实现代码import pandas as pdf = open("C:/Users/Thinkpad/Desktop/Data/信息表.csv",encoding="utf-8")content = pd.read_csv(f)pri...
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2018-04-28 10:45:00
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目录前言一、编译器、模块安装及源数据 1.编译器及模块安装 2.本文中数据源格式二、表格导入及输出1.Excel文件导入及基本结构2.按行/列的数据输出3.逐数据的输出方法三、表格基本操作---输入1.按行/列的数据修改2.逐数据的输入方法四、上述知识的简单应用总结本文主要针对Python Pandas模块初学者，旨在详细梳理一些Python Pan
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2023-12-03 14:02:20
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【下载文档: 详解pandas的外部数据导入与常用方法.txt 】(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)
详解pandas的外部数据导入与常用方法外部数据导入
导入excel文件
pandas导入excel用read_excel()方法：
import pandas as pd
excel_file1 = pd.read_excel('data/测
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2024-05-03 09:56:26
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一、生成数据表1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：import numpy as npimport pandas as pd122、导入CSV或者xlsx文件：df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))12或者i
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2023-10-17 20:43:15
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在使用Python的过程中，出现错误ImportError: No module named numpy/pandas。这是由于没有导入第三方库所导致。解决方法：一、通过pip安装（1）进入cmd（要进入管理员版本，否则可能报错：Traceback(most recent call last)）（2）通过cd命令进入python所在文件夹。输入指令：pip install 类库名如安装pandas
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2024-02-23 10:42:33
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恢复MySQL服务器上面的txt格式文件(需要FILE权限,各数据值之间用"制表符"分隔) 1.导入数据库服务器上的txt文件mysql>load data infile '文件的绝对路径' >into table 表名 &
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2023-08-24 19:57:05
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