使用python将panda df插入Oracle数据库 - 腾讯云开发者社区

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使用python查询Oracle数据库

需要使用的库：cx_Oracle 使用pip安装即可 pip install cx_Oracle 完成了cx_Oracle的安装之后，几乎就可以按照连接MySQL的思路操作Oracle。...import cx_Oracle conn = cx_Oracle.connect('user', 'passwd', 'ipadress') cursor = conn.cursor() sql =...关于使用python操作各大数据库的思路都很简单明了，各连接数据库的第三方库主要内容就是实现了与各数据库服务器之间的通讯。...我们需要的是把sql语句完整地发送到服务器，服务器之后把查询到的数据返回到本地，然后我们直接使用拿到的数据。无论是python连接MySQL，还是python连接Oracle，本质上都是一样的。...我们需要的是一个可以和数据库服务器对话的工具，其他部分当作正常的数据操作即可。比如上面的四行代码，可以完成所有对数据库的操作，而不使用其他的库函数。

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使用Python将Oracle已使用过索引存入MySQL中

这个专题讲述如何讲这些监控数据保存在MySQL中为日后所用上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称这节讲如何将他们存入MySQL数据库中环境设置 Linux系统为 Centos...6.8 Python环境为 Python 3.6 MySQL版本 MySQL 5.7 (GA) 连接Oracle模块:cx_Oracle 连接MySQL模块:PyMySQL 存入MySQL脚本内容将上节获取...Oracle索引的脚本增加存入MySQL数据库的代码脚本名称依然为:checkindex.py #!...MySQL数据库中经过一段时间的运行即可知道哪些索引未被使用过运行结果运行完脚本后我们查看MySQL数据库，应该可以看到表里应该有数据，而且没有重复数据由于v$sql_plan中的数据可能被刷出内存空间...，我们需要较为频繁的运行该程序我在实际监控中是每隔十五分钟，大家可以使用crontab 来设定这样经过一段时间(半年甚至一年)，可知道哪些索引未被使用过 ?

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使用Python操作MySQL和Oracle数据库

今天继续分享一下将数据存储到关系型数据库MySQL和Oracle。...Python操作数据库一般使用两种方法，前面使用SQLite时便调用了数据库连接接口，这里也可以使用数据库接口pymysql和cx_Oracle来对数据库操作，但是学习是不断积累的过程，前面已经介绍过类似的方案...对SQLAlchemy框架不熟悉的建议还是使用标准的API接口来连接数据库比较好，那么下面就继续说说使用python来操作Oracle数据库。 ?...连接Oracle数据库使用Python连接Oracle时，和MySQL不同的是必须要启用监听，这里使用的是Windows版本的Oracle11g，具体的安装过程这里不再演示，如若需要Windows下Oracle11g...下面通过Python连接，需要借助第三方的cx_Oracle包，使用pip3 install cx_Oracle即可。

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macOS下Python3使用cx_Oracle连接Oracle数据库失败

Python连接Oracle失败 #1 环境 macOS 10.15.5 Catalina Oracle for docker (oracleinanutshell/oracle-xe-11g) Python...3.8.1 (要确保Python是64bit的) #2 问题在Docker中使用Oracle容器在本地电脑没有安装Oracle客户端,导致Python连接Oracle失败报错信息 : sqlalchemy.exc.DatabaseError...: (cx_Oracle.DatabaseError) DPI-1047: Cannot locate a 64-bit Oracle Client library: "dlopen(libclntsh.dylib...See https://oracle.github.io/odpi/doc/installation.html#macos for help (Background on this error at:...#3 解决 #3.1 下载客户端插件 https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/macos-intel-x86-downloads.html

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使用python将数据存入SQLite3数据库

Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用，一般都会存储下来，存储方式最简单的会选择存储到文本文件，常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等，还有一种方式是将数据存储到数据库，这样也方便管理，常见的关系型数据库有...(Json格式化工具) 简单的数据库直接使用SQLite3比较方便，而且Python自带SQLite3模块直接导入即可，前面文章《基于Python的SQLite基础知识学习》已经介绍了SQLite3的使用...3、数据入库利用python内置的sqlite3模块实现对sqlite数据库的操作；注意sql语句中使用了格式化输出的占位符%s和%d来表示将要插入的变量，其中%s需要加引号''。...data[‘data’]: #注意sql语句中使用了格式化输出的占位符%s和%d来表示将要插入的变量，其中%s需要加引号'' sql =...至此，便将Json格式的数据存储到SQLite3数据库中了，可以进行后续的分析和操作了，下面将代码总结一下，修改便可使用，如若图片看起来不方便，【JiekeXu_IT】公众号后台回复【SQLite3】获取本节源码

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Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

通过这一课，您将会： 1、学会用pandas将数据导入文件中 2、学会用pandas从文件中读取数据 pandas写入文件对于将数据写入文件，panda提供了直观的命令来保存数据: df.to_csv...使用SQL，我们不创建新文件，而是使用之前的con变量将新表插入数据库。...pandas读取文件 1 读取CSV文件使用CSV文件，你只需要一行命令来加载数据: df = pd.read_csv('purchases.csv') print(df) 输出结果： Unnamed...3 读取SQL数据库如果要处理来自SQL数据库的数据，首先需要使用适当的Python库建立连接，然后将查询传递给pandas。这里我们将使用SQLite进行演示。...首先，我们将连接到一个SQLite数据库文件: import sqlite3 con = sqlite3.connect("database.db") 在这个SQLite数据库中，我们有一个名为purchase

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Python批量统计Oracle数据库的空间使用量

数据库的空间使用情况是好多单位需要关注的，当Oracle数据库服务器比较多的时候，手动统计就显得费时费力了，下面编写了Python脚本批量统计Oracle的表空间总使用量 #!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import cx_Oracle as oracle import time def nowdate():...数据库的登陆信息 try: conn=oracle.connect(userinfo) cursor=conn.cursor() except Exception...as error: print(error) else: return cursor def get_sql(filename): #获取统计Oracle数据库的...print(error) else: return sql def get_data(sql): #获取Oracle数据库的表空间使用情况 cursor.execute

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

df.tail(3) # Last 3 rows of the DataFrame ? 添加或插入行要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...在向append()添加python字典类型时，请确保传递ignore_index=True，以便索引值不会被使用。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。

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一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用，并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数，使得操纵数据变得轻而易举。 ?...随着时间的推移，各种Python包的流行程度但是有一个缺点：对于较大的数据集来说，panda“慢”。默认情况下，panda 使用单个 CPU 内核作为单个进程执行其函数。...为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作，Modin 可以使用 Dask 或 Ray。它们都是使用 Python api 的并行计算库，你可以选择一个或另一个在运行时与 Modin 一起使用。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！

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PandaSQL：一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。 ? 假设你对SQL非常的熟悉，或者你想有更可读的代码。...这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...Pandas DF。...结论虽然PandaSQL库的性能不如本地的panda，但当我们想进行特别分析时，它是对我们的数据分析工具箱的一个很好的补充，而且对于那些更习惯使用SQL查询的人来说。

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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下：设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据使用dask将数据加载到Python中使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...为了有效地处理如此大的数据集，使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据，我们选择使用DASK将数据分为多个分区，并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...然后使用.map（）函数将JSON.LOADS函数应用于Dask Bag的每一行，将JSON字符串解析为Python字典。...= papers_db.to_dataframe(meta=schema) # Display first 5 rows papers_df.head() 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索...步骤4:对插入的数据将创建一个近似最近邻居(ANN)索引在我们将所有的嵌入插入到Milvus向量数据库后，还需要创建一个神经网络索引来加快搜索速度。

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一行代码将Pandas加速4倍

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如何利用 ClickHouse 实现高级分析：MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步指南

数据提取将数据从源数据库（如 MySQL、Oracle 或 MongoDB）导出的过程。通常采用 SQL 查询或使用数据库客户端工具进行提取。...SQL 或 Python 脚本（使用 pymysql、cx_Oracle 或 pymongo 等库进行数据提取）。 2....示例：使用 Python 转换 CSV 数据： import pandas as pd # 读取 CSV 数据 df = pd.read_csv('/path/to/exported_data.csv...步骤：使用数据库的导入工具（如 ClickHouse-client、clickhouse-csv-loader）将清洗后的数据加载到目标数据库中。也可以通过 SQL 插入语句手动加载数据。...SQL 插入语句：例如使用 INSERT INTO 来逐行插入数据，但这种方式效率较低。 4.

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...将结果合并到一个新的DataFrame中。要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。...Grouped aggregate Panda UDF常常与groupBy().agg()和pyspark.sql.window一起使用。它定义了来自一个或多个的聚合。...换句话说，@pandas_udf使用panda API来处理分布式数据集，而toPandas()将分布式数据集转换为本地数据，然后使用pandas进行处理。 5.

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使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库的方法和示例

本文将介绍如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库，并提供相应的代码示例。我们的目标是开发一个简单的Python库，使用户能够轻松地将网页数据保存到NoSQL数据库中。...在将网页数据保存到NoSQL数据库的过程中，我们面临以下问题：如何从网页中提取所需的数据？如何与NoSQL数据库建立连接并保存数据？如何使用代理信息以确保数据采集的顺利进行？...为了解决上述问题，我们提出以下方案：使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup）来提取网页数据。...使用Python的NoSQL数据库驱动程序（如pymongo）来与NoSQL数据库建立连接并保存数据。使用代理服务器来处理代理信息，确保数据采集的顺利进行。...以下是一个示例代码，演示了如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库中，import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom pymongo import

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手把手教你搭建一个Python数据质量监控系统

其实开发一个监控面板并不难，首先确定所关注的指标，定义量化，然后建立一个定时任务连接生产数据库，通过业务功能处理函数将计算指标返回汇总，最后将结果映射到模板网页上展示。...一、工具类tool文件夹数据库连接类模块 1、Python操作Oracle数据库--参考手把手教你搭建一个Python连接数据库快速取数工具 2、Python操作sql server数据库通过使用pymssql...[k]) df3.insert(1,'建筑名称',df3["建筑编号"].map(lambda x:id_name.get(x))) # 指定第2列插入建筑名称...(OFF_TIME,BUILD_ID,BUILD_NAME,BUILD_FUNCTION,Access_time) values (%s,%s,%s,%s,%s)""" # 插入数据库...后期我将分享如何构建独立的python环境，部署成Web应用，通过网站实时访问数据监控面板，时刻掌握楼宇监测设备数据连续上传情况，

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如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

而Matplotlib和Seaborn则用于提供一个简单的接口，使用诸如df.plot()这样的命令来绘制data frame中可用的信息。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...应用接口允许通过使用CPython接口进行循环来获得一些效率: df.apply(lambda x: x['col_a'] * x['col_b'], axis=1) 但是，大部分性能收益可以通过使用向量化操作本身获得...因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。

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私有docker registry的使用--push,pull,search,delete

在上一节中，我们创建了基于busybox的registry image(https://www.jianshu.com/p/07a1d118ba17), 在这里我们学习如何使用registry....要使用我们的私有registry, 首先需要把这个registry运行起来。...]# 以上分别介绍了如何使用私有仓库进行基本的push, pull, search ，还有一个常用的需求就是从私有仓库删除不需要的image..../my_baseimage/manifests/v1 2>/dev/null | python -m json.tool { "errors": [ {.../my_baseimage/manifests/v1 2>/dev/null | python -m json.tool { "errors": [ {

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数据科学家常犯的十大编程错误

s3/web/google drive等或保存到数据库，以便收件人可以检索文件（但不要将其添加到Git中，请参见下文）。...os 6os.chdir('c:\\Users\\yourname\\desktop\\python') # 7fails 解决方案：使用相对路径、全局路径配置变量或d6tpipe使您的数据易于访问。...) 解决方案:与其使用线性链接函数，不如将数据科学代码编写为一组任务，并在这些任务之间建立依赖关系。...').mean() 解决方案:Numpy、scipy和panda为你认为可能需要循环的大部分内容提供向量化的函数。...解决方案:使用assert语句检查数据质量。panda有相等测试，d6tstack是否有数据摄取检查，d6tjoin检查数据连接。

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建议收藏：12个Pandas数据处理高频操作

数据存储时不要索引 > 8 按指定列排序sort_values > 9 apply 函数运用 > 10 Pandas数据合并 > 11 Pandas Dataframe拷贝 > 12 对于列/行的操作简单说说 Panda...是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，在Python环境下，我们可以通过pip直接进行安装。...pip install pandas 在Python代码中使用pandas首先需要导入，： import pandas as pd 创建一个示例数据： # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df...=True) df > 5 修改列所在位置insert+pop insert在指定位置插入某列值；pop按列名取出某列（同时会删掉该列）。...(f"df\n{df}\ndf1\n{df1}") 将原数据df的name列的第一个元素改为zs，会发现，df改动，不会影响df1。

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使用python将数据存入SQLite3数据库

Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

Python批量统计Oracle数据库的空间使用量

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