1 合并数据集 pandas.merge pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None) import pandas as pd from pandas impor

python查询mysql数据(3) """数据查询""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

python插入mysql数据(2) """插入操作""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

因为测试工作经常需要与后台数据库进行数据比较和统计,所以采用python编写连接数据库脚本方便测试,提高工作效率,脚本如下(python连接mysql需要引入第三方库MySQLdb,百度下载安装) #-*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb, datetime, time #code数字含义 code_mean = {10:"开始下载(10)", 11:"下载完成(11)", 12:"安装界面(12)", 13:&

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0

import pymysql'''连接mysql数据表查询表获取数据导入到txt中'''#查询结果写入数据到txtdef get_loan_number(file_txt): connect = pymysql.Connect( host="100.100.100.0", port=3306, user="test", passwd="123", db="bigdata", charset='utf8' ) print(&qu

环境:MySQLdb openpyxl模块 python去zabbix的mysql数据库中取交换机不同时间段的进出口流量,然后写入excel中,每天cron执行,每周四邮件发送.(代码中第一行必须加上,不然crontab执行不了,或者在crontab时指明环境变量) #!/usr/local/bin/python2.7 #_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import time from datetime import datetime from datetim

MongoDB是一个文档数据库,在存储小文件方面存在天然优势.随着业务求的变化,需要将线上MySQL数据库中的行记录,导入到MongoDB中文档记录. 一.场景:线上MySQL数据库某表迁移到MongoDB,字段无变化. 二.Python模块: 使用Python的torndb,pymongo和time模块. *注释:首先安装setup.py,pip,MySQLdb 执行如下命令即可: pip install torndb pip install pymongo 三.脚本内容如下: [root ~

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并:pandas.merge,pandas.concat,实例方法join,combine_first,它们的使用对象和效果都是不同的,下面进行区分和比较. 数据的合并可以在列方向和行方向上进行,即下图所示的两种方式: pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接,以DataFrame数据结构为例讲解,DataFrame1和DataFrame2必须要在至少一列上内容有重叠,index也好,columns也好,只要是有内容重

1) 官网啰嗦这一堆, pandas.pivot_table函数中包含四个主要的变量,以及一些可选择使用的参数.四个主要的变量分别是数据源data,行索引index,列columns,和数值values.可选择使用的参数包括数值的汇总 方式,NaN值的处理方式,以及是否显示汇总行数据等 2)对比下 图取之https://www.cnblogs.com/stream886/p/6022125.html 3)csv文件 4)一个最简单的例子 5)再难一点 6)再难一点 7) aggfunc是汇总方式

# coding:utf-8 import threading import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB from app.common.file_config import get_config class DbPool(object): _instance_lock = threading.Lock() def __init__(self): if not hasattr(DbPool, "pool"): DbPool

fetchall()将结果放在二维数组里面,每一行的结果在元组里面 import pymysql def export(table_name): conn =pymysql.connect(host = '118.24.3.40', user = ', db='jxz',port=3306,charset = 'utf8') cur = conn.cursor() cur.execute('select * from %s'%table_name) print(cur.fetchall()) e

test 代码: #coding:utf-8 ''' Created on 2019年2月18日 @author: Administrator ''' import ConfigParser import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header import MySQLd

>>>cur.execute("update users set username=%s where id=2",("mypython")) >>>cur.execute("select * from users where id=2") >>>cur.fetchone() >>>conn.commit() >>>cur.close() >>&g

>>>cur.execute("select * from 表名") >>>lines=cur.fetchall() >>>for line in lines: print(line) >>>cur.scroll(1)         游标上移一个位置

代码: 说明:由于我本机没有安装数据库,数据库是在远程访问的,故地址不是localhost # __author__ = 'STEVEN' import pymysql host = '10.1.1.136' port = 3306 name = 'root' pwd = 'root' db = 'PYTHONDB' #获得连接 con = pymysql.connect(host=host,user=name,passwd=pwd,db=db,port=port,charset='utf8')

( 一) 导入pymysql 基础铺垫:pymysql与MySQLdb pymysql–支持py2.py3; MySQLdb–仅支持python3; django内部默认为MySQLdb,用Python3需修改 代码: import pymysql ( 二) 创建连接 基础铺垫: 代码: conn = pymysql.connect(host='127.*.*.*', port=3306, user='root', passwd='****', db='t1') 如果报错,可以在db='t1'后

好久好久没有更新博客了,之前自学的估计也都忘记差不多了.由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路,心情也难过了很久,既然入职了就要好好干,仍要保持自己的兴趣,利用业余时间重拾之前的乐趣. 从基本的数据清理学起吧 讲一下drop函数的用法 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据. 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),

之前在做python pandas大数据分析的时候,在将分析后的数据存入mysql的时候报ERROR 2006 (HY000): MySQL server has gone away 原因分析:在对百万数据进行分析的时候,由于分析逻辑有点复杂,导致消耗的时候有点多,触发了mysql connect_timeout机制,当分析结束后想把结果存入mysql的时候,连接早已经断开了. 解决方案:针对一些复杂的数据分析,将数据分片处理,并在每次执行mysql插入的时候判断连接是否断开(connectio

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析