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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2018-03-15 19:01:00
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01 前言在许多工作应用中，常使用的文件来源于数据库。本节讲解Pandas解析MySQL数据库的方法，并学会MySQL数据库的存储方法。这个是我们今天使用的MySQL数据...
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2022-09-01 16:17:21
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# !/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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两种链接方式 用DBAPI构建数据库链接 import pymysql import pandas as pd con = pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",password="password",db="world") # 读取sql dat
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2020-07-17 10:51:00
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02. Pandas读取数据本代码演示：pandas读取纯文本文件读取csv文件读取txt文件pand
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2023-02-07 06:41:04
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数据资料：https://grouplens.org/datasets/movielens/读取excel文件，使用默认的标题行、
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2023-07-08 06:32:46
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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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