今天遇到了一个问题,很是奇怪,自己也想了一个另类的方法将其解决了,现在将详细过程经过记录如下: 我在处理完一个dataframe之后,需要将其写回到数据库.这个dataframe比较大,共有53列,72609行,使用下述代码尝试将其写入mysql数据库. pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) 然后就报错了,错误如下: Traceback (most recent call l

TP框架M方法 create方法丢失字段问题! thinkphp框架M方法 create方法丢失字段问题! thinkphp框架M方法 add方法字段丢失问题! 数据库 表新增了字段,用create方法,自动接收表单数据,造成新增字段丢失问题. 原因:TP配置项中默认开启了 字段缓存! 该此文件或者在项目中配置文件中,修改配置文件. 这个破问题搞了一天!!! 必须记录一下!!!2017年3月17日16:01:00

0.909323  with:   {'max_depth': 6, 'min_child_weight': 0.8, 'n_estimators': 800} df_huoguo = df[df.company.str.contains(r"(.*?)火锅(.*?)店$")|df.company.str.contains(r"(.*?)火锅$")]

实体上,如果没写get,记得加上 @Data

实例: import pymysql import pandas as pd import numpy as np from sqlalchemy import create_engine df = pd.DataFrame([[1,"Bob",0], [2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"]) df id name sex 0 1 Bob 0 1 2 Kim 1 f

循环创建表,并且创建主键.外键 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer def pd2sql(): """ to_sql目前只支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy和sqlliet3 :return: """ # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 #

业务团队近期提出一个需求: 希望在接口调用之前先批量插入Excel中的数据作为数据预置 这个需求以前已经开发完成 本来以为可以很快调试完毕 没成想遭遇一个难关 DataFrame.to_sql方法在执行过程中报ORA-01861 文字与字符串不匹配(着急解决问题,并没有来得及截图) 搞了一个下午+睡前一小时+今天上午一小时 终于弄清楚原因 业务方提供的数据格式不正确 看起来像是日期没有问题,但是是左对齐的日期,python会将其作为文本来处理 截图如下: 另外在dtype字段也做了简单处理 代码

df命令用于显示磁盘分区上的可使用的磁盘空间.默认显示单位为KB.可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,目前还剩下多少空间等信息. 语法 df (选项) (参数) 选项 -a或--all:包含全部的文件系统:--block-size=<区块大小>:以指定的区块大小来显示区块数目:-h或--human-readable:以可读性较高的方式来显示信息:-H或--si:与-h参数相同,但在计算时是以1000 Bytes为换算单位而非1024 Bytes:-i或--inodes:显示inode的信

删除df中任意字段等于'null'字符串的行: df=df.astype(str)#把df所有元素转为str类型 df=df[df['A'].isin(['null','NULL'])] #找出df的'A'列值为'null'或'NULL'(注意此处的null是字符串,不是空值) df=df[~df['A'].isin(['null','NULL'])] #过滤掉A列为'null'或'NULL'的行,~表示取反 去掉任意一列为'null'值的行,目前只能想到用循环: for col in list

数据分析过程中经常需要进行读写操作,Pandas实现了很多 IO 操作的API,这里简单做了一个列举. 格式类型 数据描述 Reader Writer text CSV read_ csv to_csv text JSON read_json to_json text HTML read_html to_html text clipboard read_clipboard to_clipboard binary Excel read_excel to_excel binary HDF5 read

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

1. 查询语法和解析 这部分主要说明了如何指定被使用的查询解析器.同样描述了主查询解析器的支持的语法和功能.同时还描述了在特定环境下使用的其他查询解析器.这里有一些普通查询解析器都能使用的参数,将会在Common Query Parameters中介绍. 这里讨论的解析器如下: The Standard Query Parser The DisMax Query Parser The Extended DisMax Query Parser Other Parsers 查询解析插件是所有http

本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_st

#导入第三方库sqlalchemy的数据库引擎 from sqlalchemy import create_engine #导入科学计算库 import pandas as pd #导入绘图库 import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/mymac') #建立一个

学了爬虫之后,都只是爬取一些简单的小页面,觉得没意思,所以我现在准备爬取一下豆瓣上张艺谋导演的“影”的短评,存入数据库,并进行简单的分析和数据可视化,因为用到的只是比较多,所以写一篇博客当做笔记. 第一步:想要存入数据库就必须与数据库进行链接,并建立相应的数据表,这里我是在win10下使用oracle数据库. 经过思考,我认为我们爬取一个短评的时候,只需要用到几个字段: 1.用户名 2.评论的日期 3.这个评论有多少人点赞 4.这个用户给电影打几分 5.用户的评价 接下来写一个函数,这个函数的功

import matplotlib from pandas import DataFrame import numpy as np import pandas as pd import MySQLdb import matplotlib.pyplot as plt #df =Padaas dataframe 对象(二维标记数组) #s =Pandas series对象(一维标记数组) db = MySQLdb.connect(host=", db='spj',charset="utf8

Pandas 是基于Numpy 的一种工具,是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. 安装命令:pip install pandas 具体操作如下:值得注意得是配置环境变量和添加项目路径要优先于导包 否则系统将检测不到pandas库 #导包 import os import sys #将脚本所在得工程添加到环境变量 绝对路径 sys.path.append(

1,nan替换为0df = df(np.nan, 0, regex=True)2.inf替换为0df= df(np.inf, 0.0, regex=True)3.从数据库读取数据到dataframeinfo_detail = pd.read_sql(sql_detail+"'"+version+"'", pyodbc.connect(CONFIG_IN_LCD))4.从dataframe中取其中需要的几列info = info_detail.loc[:,['vers

#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 numpy as np from sqlalchemy import create_engine #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@127.0.0.1:3306/mymac') sql = 'select * from student' #建立dataframe对象 df = pd.read_sql_query(sql,engine) print(df)