1. 场景描述 python环境下需要从greenplum/postgresql中,获取算法执行的数据,但是从数据库中查询出来是数组格式的,算法无法使用,需要转换为dataframe格式. 2. 解决方案 结合第三方pandas使用 2.1 数据库调用类 import dbgp as dbgp data = dbgp.queryGp(sql) 2.2 数据库类 ## 导入psycopg2包 import pandas as pd import psycopg2 def queryGp(sql):

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中.而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据. read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

数据库版本:MySQL Python版本:3.5 之前用想用MySQLdb来着,后来发现py3.5版本不支持,现选择pymysql 现在想将数据库adidas中的表jd_comment读取至python中的DataFrame,方便数据分析处理 大众代码如下: import pymysql import pandas as pd import numpy as np try: conn = pymysql.connect(host=', db='adidas', charset='UTF8') c

在Python语言中,从SQL Server数据库读写数据,通常情况下,都是使用sqlalchemy 包和 pymssql 包的组合,这是因为大多数数据处理程序都需要用到DataFrame对象,它内置了从数据库中读和写数据的函数:read_sql()和to_sql(),这两个函数支持的连接类型是由sqlalchemy和pymssql构成的,因此,掌握这两个包对于查询SQL Server数据库十分必要. SQLAlchemy的架构 在Python语言环境中,当需要和关系型数据进行交互时,SQLAl

一.概述 1.介绍 将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行[对比hive] 提供2个编程抽象:DataFrame&DataSet 可以使用SQL和DatasetAPI与Spark SQL交互 2.特点 易整合SQL和spark 统一的数据访问方式 兼容hive,可以直接运行SQL或hql 标准数据连接JDBC/ODBC 3.DataFrame 以RDD为基础,每一列都带有名称和类型 支持嵌套数据类型(struct.array和map) 懒执行,但通过查询计划优化(先过滤后join)

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D

http://www.educity.cn/jiaocheng/j9415.html JSP程序员常用的技术   第1章 JSP及其相关技术导航 [本章专家知识导学] JSP是一种编程语言,也是一种动态网页开发技术,要用它完成实践项目工程的开发,需要掌握的知识点比较多.为了让读者对JSP这一开发技术的知识体系有个全面.清晰的了解,为后续的学习打下基础,本章将首先讲述作为一名JSP程序员应该掌握的技术知识体系和本书的内容安排.接着,对JSP技术进行了简要的介绍,使读者了解JSP技术的功能和优势.读

#导入pandas import pandas as pd import numpy as np #导入SqlAlchemy from sqlalchemy import create_engine if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/mymac') #写一条sql sql = 'select id,name,age,g

import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.exe

转自:http://www.dcharm.com/?p=584 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表.之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中,这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中.首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame: 1 2 3 4

在Spark中,Dataframe简直可以称为内存中的文本文件. 就像在电脑上直接操作txt. csv. json文件一样简单. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("df2db").setMaster("local[1]") val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext : SQLContext = new SQLContext(sc) val df = s

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

今天是pandas数据处理第8篇文章,我们一起来聊聊dataframe的合并. 常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起.第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集.这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个一个来看. merge 首先我们来看dataframe当中的merge操作,merge操作类似于数据库当中两张表的join,可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来. 我们首先来创建

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

1.读取表中的内容,如下例子: import MySQLdb try: conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='mydb',port=3306) df = pd.read_sql('select * from test;', con=conn) conn.close() print "finish load db" except MySQLdb.Error,e: print e.args

写入Oracle from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(, )) conn_string='oracle+cx_oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/orcl' engine = create_engine(conn_string, echo=False) df.to_sql('Ou

from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \ .master("local") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() #try: result = spark.sql("select * from dev.dev_jiadian_u

1.编写给ResultSet添加spark的schema成员及DF(DataFrame)成员 /* spark.sc对象因为是全局的,没有导入,需自行定义 teradata的字段类型转换成spark的数据类型 */ import java.sql.{ResultSet, ResultSetMetaData} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row} object addData