本站使用了 Pjax 等基于 JavaScript 的开发技术,但您的浏览器已禁用 JavaScript,请开启 JavaScript 以保证网站正常显示!

Python学习记录 - Pandas基础

书名: 对比excel, 轻松学习python数据分析

Pandas数据结构

Series数据结构

DataFrame表格型数据结构

数值操作

数值排序

# 单列排序
df.sort_values(by = ['column_name'], ascending = True) # 升序

# 多列排序
df.sort_values(by = ['clm_a','clm_b'], ascending = [True,False]) # a列升序, b列降序

数据库

从excel读取数据写入mysql


import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# ┍--------------------------------------------------------------------------------┑
# | 从excel中提取数据并导入mysql数据库
# ┕--------------------------------------------------------------------------------┙


engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3306/huacai')

con = engine.connect()

cols = [x for x in range(16)]   # 列的顺序要和sql中的字段对应

df = pd.read_excel('D:\\git\\lottery\\yazhi_20avg_live.xlsx', 
    sheet_name = '数据源',
    header = 0, 
    usecols = cols)

df.to_sql(name = '表名', con=con, if_exists='append',index=False)

# 直接导入目标表格如果报错,可能违反了某些字段的规则或约束, 可以先导入一个新的表中,然后对生成的新表进行字段设置;排除问题!!!

# to_sql的几个参数:
#     name:表名
#     con:连接
#     if_exists:表如果存在怎么处理
#         append:追加
#         replace:删除原表,建立新表再添加
#         fail:什么都不干
#     index=False 不插入索引index

Offer

推广

 继续浏览关于 MYSQLmysqldbexcelpandas 的文章

 本文最后更新于:2020/03/24 17:22:20,可能因经年累月而与现状有所差异,有任何疑问可以随时与258771198@qq.com沟通,邮箱永久有效

 引用转载请注明:manacode(码扣) > 烂尾工程,Python,Excel,SQL > Python学习记录 - Pandas基础