，编码报错 6 一些笔者的自建函数 6.1 打包查询函数 6.2 DButils的使用 7 一些应用 7.1 时间创建与写入 7.2 利用Pandas快速读入mysql / mmsql 0 安装依赖 pip3...cursor = conn.cursor() 1.2 pandas连接 参考：利用pandas的to_sql将数据插入MySQL数据库和所踩过的坑 from sqlalchemy import create_engine...con: 与read_sql中相同，数据库链接 if_exits： 三个模式：fail，若表存在，则不输出；replace：若表存在，覆盖原来表里的数据；append：若表存在，将数据写到原表的后面。...，form_name，是将导入的数据库中的表名 第四个参数your_database_name是将导入的数据库名字 if_exists='append’的意思是，如果表tablename存在，则将数据添加到这个表的后面...fail的意思如果表存在，啥也不做 replace的意思，如果表存在，删了表，再建立一个新表，把数据插入 append的意思，如果表存在，把数据插入，如果表不存在创建一个表！！
=True) 数据重新写入到 MySQL 数据重新写入 MySQL 使用 pd 的 to_sql 方法 df.to_sql(name=table_name, con=self.conn, if_exists...保存在 mysql 中的数据中有空值，但是使用 pd.str.strip() 处理没有用 使用 replace 替换空格、空值为 nan 也没有用 解决办法：replace 使用正则替换 # 替换\r...\n\t 以及 html 中的\xa0 df.replace(r'\r|\t|\n|\xa0', '', regex=True, inplace=True) # 替换空格，将空格替换为空字符串 df['...product_name'].replace(r' ', '', regex=True, inplace=True) # 将空字符串替换为 nan df['product_name'].replace(...r'', np.nan, regex=True, inplace=True) # 将乱码替换替换为空字符串（正则为匹配不是中文、字母、数字组成的字符串） df['product_name'].replace
to_sql结论 可以对齐字段（dataframe的columns和数据库字段一一对齐） 可以缺少字段（dataframe的columns可以比数据库字段少） 不可以多出字段，会报错 if_exists...='append’进行新增（bug：如果设置了PK,ignore 和 replace会报错） 一定要先创建好数据库，设置好格式， 否则使用if_exists='append’自动创建的字段格式乱七八糟...不过几经迭代，倒也帮我解决了to_sql不能 ignore和replace的问题 代码比对 to_sql代码 #构建数据库连接 engine=create_engine(f'mysql+pymysql:...to_sql 自定义w_sql 运行速度 整表写入，运行速度快 一行行写入，运行速度特慢 新表创建 提前创建（格式问题，函数本身可以创建） 提前创建 字段对齐 可以对齐 可以对齐 字段多余 报错警示 报错警示...这也是我为什么会发现我这么憨的原因 毕竟自从有了这个自定义函数，以往都是无往而不利的， 基本上没在使用过to_sql 如果不是碰到了那个她 一个上百万行的excel文件 我恐怕这辈子都不会发现 to_sql
') 通过上述代码，我们成功将CSV文件转换为DataFrame对象，并可以使用pandas提供的各种方法进行数据处理和转换。...() 通过上述代码，我们成功将DataFrame对象中的销售数据转换为MySQL数据库中的表，并将其插入到sales_data表中。...其中，我们使用pandas提供的to_sql()方法，将DataFrame对象转换为MySQL数据库中的表。 四、数据加载 数据加载是ETL过程的最后一步，它将转换后的数据加载到目标系统中。...上述代码中，我们使用pymysql库连接MySQL数据库，然后将DataFrame对象中的数据使用to_sql()方法插入到MySQL数据库中的sales_data表中。...我们使用pandas库将CSV文件读取为DataFrame对象，并对其中的销售数据进行了一些处理和转换，然后使用pymysql库将转换后的数据插入到MySQL数据库中。
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...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。...之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime...to_sql 参见pandas.to_sql函数，主要有以下几个参数： name: 输出的表名 con: 与read_sql中相同 if_exits： 三个模式：fail，若表存在，则不输出；replace...：若表存在，覆盖原来表里的数据；append：若表存在，将数据写到原表的后面。
在本次实战案例中，我们使用Python的pandas库和pymongo库来读取MySQL数据库、MongoDB数据库和Excel文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象，如下所示： import...将MongoDB数据库中的行为时间转换为日期类型，并提取出日期、小时、分钟等信息作为新的列。 对Excel文件中的客户数据进行清洗和整理，去除重复项，并将客户名称转换为大写字母格式。...，并且可以继续使用pandas提供的各种方法进行数据处理和分析。...表中 df_mongo.to_sql(name='user_actions', con=conn_mysql, if_exists='append', index=False) # 将Excel中的客户数据插入到数据仓库中的...，我们使用pandas提供的to_sql()方法将转换后的数据插入到MySQL数据库的数据仓库中。
通过 Pandas 的 to_sql 方法，可以轻松地将这些数据存储到 MySQL 数据库中。我们使用了 DBUtils 和 SQLAlchemy 来管理数据库连接和操作。...使用 quote_plus 处理用户名和密码中的特殊字符，确保连接字符串的格式正确。...然后，通过以下方法将 Pandas 的 DataFrame 数据存入数据库：# 将 DataFrame 导入到数据库def insert_dataframe(self, df, table_name,...if_exists="replace", index=False): try: engine = self....参数 if_exists="replace" 表示如果表已经存在，则替换；index=False 表示不保存 DataFrame 的索引列。通过异常处理，确保操作的安全性。
Python Pandas 高级教程：IO 操作 Pandas 提供了强大的 IO 操作功能，可以方便地读取和写入各种数据源，包括文本文件、数据库、Excel 表格等。...本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作，通过实例演示如何灵活应用这些功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...(query, your_db_connection) 4.2 写入数据库表 使用 to_sql() 方法写入数据库表： # 写入数据库表 df.to_sql('your_table', your_db_connection..., index=False, if_exists='replace') 5....希望本篇博客能够帮助你更好地掌握 Pandas 中高级 IO 操作的方法。
首先，导入需要用到的库：import requests # 发送请求import pandas as pd # 存取csvimport os # 判断本地文件import random # 随机...我采用sqlalchemy和pandas的to_sql结合的方式，把csv数据快速导入MySQL数据库。...='replace', index=False)print('导入数据库完成！')...这样的简单3行代码，即实现了csv数据导入MySQL数据库的目的。注意，to_sql中的if_exists代表如果表中存在数据，那么replace覆盖原始数据，这样不会产生重复数据。...当然，也可以加个ist_time插入时间的区分字段，这样可以把if_exists设置为append，保证每次爬取都留痕，你可以试试，我认为这样代码更完善、效果更好。数据入库效果，查看图2.1。
4.Pandas+SQLAlchemy将数据导入PostgreSQL 5.Python与各种数据库的交互代码实现 二、开始动手动脑 1、SQLAlchemy模块安装 安装SQLAlchemy模块(下面操作都是在虚拟环境下...4、Pandas+SQLAlchemy将数据导入Postgre （1） Python操作代码 import pandas as pd import sqlalchemy as sa # 读取的CSV文件路径...('real_estate', engine, if_exists='replace') print("完成") # 可能报错：ModuleNotFoundError: No module named...csv_read.to_sql('real_estate', engine, if_exists='replace') pandas的to_sql函数，将数据（csv_read中的）直接存入postgresql...，第一个参数指定了存储到数据库后的表名，第二个参数指定了数据库引擎，第三个参数表示，如果表real_estate已经存在，则替换掉。
但是真正用过的朋友应该还是少数的，一般使用场景也都是使用Python调用sklearn实现一些简单的机器学习。...那么如果我们能够解析SQL语句的话，就不用去限定SQL语句要如何编写了，这样一来使用SQL的数据分析师或者是大数据工程师都可以很好的使用这个功能，不用再花费其他学习成本去学习另一种新的语言。...DataFrame，此刻一般会产生两种表格，一类为直接输出的结果表，包含计算或者是预测后的结果表；另一类就是基于划分的测试集得到的ROC,AUC，准确率等数据，此类表格需要另外创建张新表保存。...也就是说返回结果有两张表格，这两张表格都可以基于to_sql的方法，转换为DataFrame写入数据库就可达到。...='replace',index=False,dtype=schema_sql)那么以上就完成了基于SQL语言实现机器学习以及深度学习的基本架构和流程方法了，现在要做的就是基于这个架构流程实现一些简单的
感谢老师让我得到了批量将excel文件存入mysql数据库的单子，本来以为很简单的单子，但是遇到几个我忽略的问题，让我着实头疼了一番，看来还是要多学习才行。...： 需要批量读取excel； 需要存入mysql； 需要将py文件打包为exe 看起来就是如此简单 不过经过进一步沟通才知道： 是有很多excel文件存在不同级别的文件夹里，每个excel里面又有很多的表数据...，幸好表的格式基本相同。...批量读取excel表内容，并简单处理用pandas更加的方便一点，果断选择pandas，不过to_sql命令我比较陌生，又去学习了一番； 打包工具，也比较简单pyinstaller，网上教程一大堆，没啥可说的...在我百思不得要领的时候突然看到了pandas读取，脑中灵光一现，原来就是这么简单。你想到了吗？对的，就是pandas读取数据非常慢，而我竟然让它读了3遍——罪过罪过。
在使用 Python 之后，这些工作都可以变成自动化，从而让我有更多的时间，去思考和解决业务相关的问题，而不是陷入重复使用工具的手动操作。...创建表 为了演示用 Python 自动操作数据库，假设你的数据库账号拥有创建表的权限，那么就可以执行下面的语句，实现创建一个新的表： # 执行创建表的 SQL 语句 sql = 'create table...数据备份和删除表 有时候，我们还需要把数据备份到数据库中，如果直接使用 Pandas 的 to_sql 函数，那么字符串类型的列会被自动存储为 CLOB，这样后续处理起来就会比较麻烦。...我们可以用一个函数，实现自动转换为 NVARCHAR 类型： from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer # 映射数据中的列与数据类型，...=False, if_exists='replace', dtype=dtypedict) 这个功能还可以应用于不同数据库之间的数据迁移。
而今天的教程，我们将继续深入认识dash_table的更多交互方面的功能，学习如何为渲染出的表格分页，并添加动态内容修改等交互功能。...表格内所有页面的数据一次性加载完成，适合数据量不大的情况，将数据存储压力转移到浏览器端。...page_count，int型，对应显示的总页数； 我们在使用「后端分页」时，实际上就是通过用户当前翻到的页码，以及设定的page_size，来动态地在翻页后加载对应批次的数据，并控制显示的总页数，参考下面这个简单的例子...='replace', index=False) 图5 接下来我们就以创建好的tips表为例，开发一个Dash应用，进行数据的修改和更新到数据库： 图6 效果非常的不错，你可以在我这个简单示例的基础上...(value, con=engine, if_exists='replace', index=False) return '更新成功！'
幸运的是，我们有Python这个神奇的工具，可以帮助我们自动化这个任务，省时又省力！现在，我将向你展示如何使用Python处理Excel文件并将数据存储到PostgreSQL数据库中。...在开始之前，我们需要安装一些神奇的库：pandas：用于处理Excel文件中的数据sqlalchemy：用于连接和操作PostgreSQL数据库安装方法这里就不再重点讲了了，直接搜网上的教程安装即可。...PostgreSQL表中处理成功后将Excel文件移动到end目录重点讲下to_sql()函数：name：SQL 表名con：与数据库链接的⽅式，推荐使⽤sqlalchemy的engine类型schema...：相应数据库的引擎，不设置则使⽤数据库的默认引擎，如mysql中的innodb引擎if_exists：当数据库中已经存在数据表时对数据表的操作，有replace替换、append追加，fail则当表存在时提...dtype：列名到 SQL 类型的字典，默认无;可选地指定列的数据类型完整代码如下：import osimport pandas as pdimport logging.configimport shutilimport
替换为密码，ip替换为mysql服务器所在的主机的ip，db中填数据库名 sql = ''' select * from credit_approve_result limit 3''' date =...可以发现这两种连接方式很像，只是用到的库不一样，填信息的形式不一样，大体步骤是一样的。 三、把数据导入到数据库 刚刚我们已经从数据库中读取数据了，我们试下把sql取数的结果导入到新表中。...，passwd替换为密码，ip替换为mysql服务器所在的主机的ip date.to_sql("jlkj_cs", conn, if_exists='replace', index=False) 以上代码是把...date数据导入到test库的jlkj_cs表中，如果之前存在这张表，用date的数据替换这张表。...，本小节介绍把数据框直接追加写入到数据库表中的方法。
从原始数据帧创建新的数据帧 我们可以使用pandas函数将单个国家/地区的所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配的列。...将DataFrame保存到SQLite 我们将使用SQLAlchemy创建与新SQLite数据库的连接，在此示例中，该数据库将存储在名为的文件中save_pandas.db。...然后to_sql 在save_df对象上调用该方法时使用该变量，这是我们的pandas DataFrame，它是原始数据集的子集，从原始7320中筛选出89行。...请注意，在这种情况下，如果表已经存在于数据库中，我们将失败。您可以在该程序的更强大的版本中更改if_exists为replace 或append添加自己的异常处理。...通过Navicat软件，打开save_pandas.db文件名的命令来访问数据库。然后，使用标准的SQL查询从Covid19表中获取所有记录。 ?
而今天的教程，我们将继续深入认识dash_table的更多交互方面的功能，学习如何为渲染出的表格分页，并添加动态内容修改等交互功能。 ?...，适合数据量不大的情况，将数据存储压力转移到浏览器端。 ...='replace', index=False) ?...图5 接下来我们就以创建好的tips表为例，开发一个Dash应用，进行数据的修改和更新到数据库： ?...(value, con=engine, if_exists='replace', index=False) return '更新成功！'
='t_zbsk', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=False)print('导入数据库完成！')...然后，用pandas的read_csv函数读取csv文件。...最后，用pandas的to_sql函数，把数据存入MySQL数据库：name='college_t2' #mysql数据库中的表名con=engine # 数据库连接index=False #不包含索引字段...if_exists='replace' #如果表中存在数据，就替换掉非常方便地完成了反向导入，即：从csv向数据库的导入。...折线图效果：3.6 地图-IP分布由于IP属地字段都包含"来自"两字，先进行数据清洗，将"来自"去掉：# 数据清洗-ip属地ip_count = df_comments['评论者IP归属地'].str.replace
1、数据导入 将数据导入到python的环境中相对比较简单，只是工作中些许细节，如果知道可以事半功倍： 1.1、导入Excel/csv文件： # 个人公众号：livandata import pandas...需要用pandas读取，然后转化成sparkDataFrame使用。...charset=utf8') # 导入数据库 test.to_sql('test_table', con, index=False, if_exists='replace',...参数是表示数据的追加模式：append追加模式和replace覆盖模式。...如上即为数据的导入导出方法，笔者在分析过程中，将常用的一些方法整理出来，可能不是最全的，但却是高频使用的，如果有新的方法思路，欢迎大家沟通。
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