2 pandas读写数据库 在python连接好数据库后，pandas可以利用read_sql()方法将数据读入DataFrame。这里可以看一下代码。...import pandas as pd #这里即遵循sql语句规则 sql = "select * from 要查询的表格" df0 = pd.read_sql(sql,conn) df=pd.DataFrame...(df0) pandas的表展现在flask html中 from flask import Flask, request, render_template, session, redirect import...numpy as np import pandas as pd app = Flask(__name__) df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4],...pandas 如何直接转化成html. pandas中有方法to_html 如下的例子是将excel的数据，转化成html #!
Python pandas获取网页中的表数据（网页抓取） 类似地，下面的代码将在浏览器上绘制一个表，你可以尝试将其复制并粘贴到记事本中，然后将其保存为“表示例.html”文件...因此，使用pandas从网站获取数据的唯一要求是数据必须存储在表中，或者用HTML术语来讲，存储在…标记中。...pandas将能够使用我们刚才介绍的HTML标记提取表、标题和数据行。 如果试图使用pandas从不包含任何表（…标记）的网页中“提取数据”，将无法获取任何数据。...对于那些没有存储在表中的数据，我们需要其他方法来抓取网站。 网络抓取示例 我们前面的示例大多是带有几个数据点的小表，让我们使用稍微大一点的更多数据来处理。...让我们看看pandas为我们收集了什么数据…… 图2 第一个数据框架df[0]似乎与此无关，只是该网页中最先抓取的一个表。查看网页，可以知道这个表是中国举办过的财富全球论坛。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...1 7 0 dtype: int64 # dim使用维度表 dim = pd.Series(["语文","数学"]) dim 0 语文 1 数学 dtype: object...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ?...Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...设置数据 使用 category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
Pandas用于两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。...话不多说，直接上代码吧准备数据，导入模块import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],...NaN8522022-01-04G100623齐七NaN8522022-02-04G101124冯亮NaN8522022-04-19G102625王云NaN8522022-03-06G1021df1表里需要匹配的姓名里...，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容【小结】可以对比下我们SQL里面的表连接的各种操作，很容易就理解了。
在开发过程中，有时候需要修改数据库模型，比如新功能需要增加一个字段，在 Flask 代码中修改模型类后，要将新增的字段同步到数据库中。这时候是不能删表重建的。...在 Flask 中，可以使用数据库迁移来解决这个问题，数据库迁移可以追踪数据模型类的变化，然后把变动应用到数据库中，不会删表造成数据丢失。 ?...执行 upgrade 命令后，会在数据库中创建一张 alembic_version 表，这张表不是代码中定义的，是 Alembic 自动创建的(看名字就知道了)，里面保存的是当前数据库的版本 id ，alembic_version...同时，执行 upgrade 命令后，会根据代码中定义的模型类创建对应的表，表的字段与模型类中定义的一致。 如果数据库中有其他表(没有对应模型类的表)，会被删除。...添加数据和添加字段 现在已经执行了第一次数据库迁移，数据库中创建了对应的表，但是表都是空的，没有数据。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
pymsql链接数据库 import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='...':'lqz','pwd':'123'}) obj = cursor.fetchone() conn.commit() cursor.close() conn.close() print(obj) 数据库连接池版...DBUtils.PersistentDB import PersistentDB import pymysql POOL = PersistentDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块...SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST= True SESSION_TYPE = "redis" PYMYSQL_POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块...maxconnections=6, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数 mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值
本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法。 Flask 模板渲染 1..../pyecharts/tree/master/pyecharts/render/templates 3.渲染图表 主要目标是将 pyecharts 生成的图表数据在视图函数中返回，所以我们直接在 app.py...这是一个很简单的静态数据展示，别急好戏还在后头~ Flask 前后端分离 前面讲的是一个静态数据的展示的方法，用 pyecharts 和 Flask 结合最主要是实现一种动态更新数据，增量更新数据等功能..."127.0.0.1:5000/barChart" 发送请求，所以在 app.py 中我们也需要做相应的修改，添加该地址的路由函数，从而实现动态数据更新。...而另一个视图函数主要是获取参数，传给图表生成函数 bar_base(), 从而实现根据 url 地址传过来的参数，动态展示图表数据。结果如下： ? 这里只是简单演示, 所以只将图表标题作为动态传参。
hive删除表和表中的数据，以及按分区删除数据 hive删除表： drop table table_name; hive删除表中数据： truncate table table_name; hive按分区删除数据
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...设置数据 使用 category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype(...4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据，使用margins=True ? 7....不同的属性字段执行不同的函数 ? ? 8. Status排序作用的体现 ? 高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ?
ORM(SQLAlchemy)会将类的实例关联到数据库表中的数据行，并翻译相关操作。...考虑用户发表动态的情况， 用户将在user表中有一个记录，并且这条用户动态将在post表中有一个记录。标记谁写了一个给定的动态的最有效的方法是链接两个相关的记录。...Flask-SQLAlchemy有助于实现这两种查询。 让我们扩展数据库来存储用户动态，以查看实际中的关系。...上面的数据库图显示了外键作为该字段和它引用的表的id字段之间的链接。这种关系被称为一对多，因为“一个”用户写了“多”条动态。...这可以确保你使用统一的时间戳，无论用户位于何处，这些时间戳会在显示时转换为用户的当地时间。 user_id字段被初始化为user.id的外键，这意味着它引用了来自用户表的id值。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
这是学习笔记的第 1817篇文章 在完成了前面三个系列的优化之后，一个明确的问题摆在我面前，如果实现动态调度。 动态调度的需求是怎样的呢？...比如现在10:00，我需要10:30同步一次数据，那么10:30的时候同步时，我需要考虑现在的主从延迟，如果延迟较大，我需要把延迟的时间减掉，所以10:30开始同步的时间可能是10:28，可能是10:29...手工同步一共做了13次，每次都需要认真记录下时间点，如果一个时间点记录错误，所有的数据都就乱了。...`date` >> /root/log/data_sync_to_infobright.log 脚本的思路是，数据同步需要两个参数，起始时间和截止时间，起始时间是通过上一次脚本执行生成的一个时间戳文件来得到的...在这个基础上去抽取数据，如果计算得到的截止时间比起始时间早，整个抽取的逻辑就类似于 where 1>2,是抽不出数据的。
问题描述： 在管理信息系统或者动态网站开发时，离不开数据库的使用。...以SQLite数据库为例，系统运行时要求数据库和对应的数据表已存在，一种方案是提前建好数据库和所有表，再一种方案是系统初始化时自动创建数据库或者相应的数据表。...本文介绍第二种方法的思路和实现，自动测试数据库中是否存在某个表，如果不存在就创建。对于SQLite数据库来说，关键是系统表sqlite_master，这个表中记录了所有用户表的信息。例如： ?
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...中的groupby实际上非常的灵活且强大，具体的操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。
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