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  • Pandas连接

    2020-12-29 19:42:26
    美国疫情数据集 现有美国4月12日至11月16日的疫情报表,请将New York的Confirmed, Deaths, Recovered, Active合并为一张表,索引为按如下方法生成的日期字符串序列: ...假设连接的两表无公共列 调用方式为 join(df1, d

    美国疫情数据集

    现有美国4月12日至11月16日的疫情报表,请将New York的Confirmed, Deaths, Recovered, Active合并为一张表,索引为按如下方法生成的日期字符串序列:

    找到4月12日的报表数据:
    在这里插入图片描述
    设置索引
    在这里插入图片描述
    调出4月12日的的New York的Confirmed, Deaths, Recovered, Active
    在这里插入图片描述
    以日期为主的字符串索引列表
    在这里插入图片描述
    Ex2:实现join函数

    请实现带有how参数的join函数

    假设连接的两表无公共列
    调用方式为 join(df1, df2, how=“left”)
    给出测试样例

    以下选取课后答案,进行理解
    在这里插入图片描述左拼接
    在这里插入图片描述
    右拼接
    在这里插入图片描述

    索引连接
    pandas 中利用 join 函数来处理索引连接,它的参数选择要少于 merge ,除了必须的 on 和 how 之外,可以对重复的列指定左右后缀 lsuffix 和 rsuffix 。其中, on 参数指索引名,单层索引时省略参数表示按照当前索引连接。

    方向连接
    在 concat 中,最常用的有三个参数,它们是 axis, join, keys ,分别表示拼接方向,当确认要使用多表直接的方向合并时,尤其是横向的合并,可以先用 reset_index 方法恢复默认整数索引再进行合并,防止出现由索引的错误。

    当确认要使用多表直接的方向合并时,尤其是横向的合并,可以先用 reset_index 方法恢复默认整数索引再进行合并,防止出现由索引的误对齐和重复索引的笛卡尔积带来的错误结果。
    序列与表的合并

    在 append 中,如果原表是默认整数序列的索引,那么可以使用 ignore_index=True 对新序列对应索引的自动标号,否则必须对 Series 指定 name 属性。

    pandas中的关系型连接函数merge和join中提供了how参数来代表连接形式,分为左连接left、右连接right、内连接inner、外连接outer,它们的区别可以用如下示意图表示:
    在这里插入图片描述
    从图中可以看到,所谓左连接即以左边的键为准,如果右边表中的键于左边存在,那么就添加到左边,否则则处理为缺失值,右连接类似处理。内连接只负责合并两边同时出现的键,而外连接则会在内连接的基础上包含只在左边出现以及只在右边出现的值,因此外连接又叫全连接。上面这个简单的例子中,同一个表中的键没有出现重复的情况,那么如果出现重复的键应该如何处理?只需把握一个原则,即只要两边同时出现的值,就以笛卡尔积的方式加入,如果单边出现则根据连接形式进行处理。其中,关于笛卡尔积可用如下例子说明:设左表中键张三出现两次,右表中的张三也出现两次,那么逐个进行匹配,最后产生的表必然包含2*2个姓名为张三的行。下面是一个对应例子的示意图:
    在这里插入图片描述
    显然在不同的场合应该使用不同的连接形式。其中左连接和右连接是等价的,由于它们的结果中的键是被一侧的表确定的,因此常常用于有方向性地添加到目标表。内外连接两侧的表,经常是地位类似的,想取出键的交集或者并集,具体的操作还需要业务的需求来判断。

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  • pandas连接数据库 import pymysql from sqlalchemy import create_engine sql = 'select * from data' conn = create_engine('mysql+pymysql://root:159951@127.0.0.1:3306/test') pdata = pd.read_sql(sql,conn) ...
  • 通常情况下,pandas连接mysql数据库需要使用pymysql以及sqlalchemy两个库,因此需要先安装这两个库。 python -m pip install sqlalchemy python -m pip install pymysql 安装完毕后,进行连接。 >>> ...

    通常情况下,pandas连接mysql数据库需要使用pymysql以及sqlalchemy两个库,因此需要先安装这两个库。

    python -m pip install sqlalchemy
    python -m pip install pymysql
    

    安装完毕后,进行连接。

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> from sqlalchemy import create_engine
    
    '''engine即告诉pandas连接的数据库类型,用户名密码等信息
    通常按照如下格式
    MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名'''
    >>> engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123abc@127.0.0.1:3306/mysql')
    >>> sql='select * from user'
    >>> df = pd.read_sql_query(sql, engine)
    >>>> df
            Host              User  ... Password_require_current User_attributes
    0  localhost  mysql.infoschema  ...                     None            None
    1  localhost     mysql.session  ...                     None            None
    2  localhost         mysql.sys  ...                     None            None
    3  localhost              root  ...                     None            None
    
    [4 rows x 51 columns]
    

    哈哈,其实还是比较简单的,关键在于engine的构建。有兴趣欢迎大家关注:python小工具,一起学习pandas和python
    在这里插入图片描述

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  • 1、使用pandas连接mysql。 2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据。 3、使用Pandas连接mysql 并插入数据。

    目录

    1、使用pandas连接mysql

    2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据

    3、使用Pandas连接mysql 并插入数据


    1、使用pandas连接mysql

    需要安装的库:pip install pymysql     pip install sqlalchemy

    代码一(方法1):

    import pandas as pd
    import pymysql
    from sqlalchemy import create_engine
    
    # 初始化数据库连接,使用pymysql模块
    # MySQL的用户:root, 密码:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')

    代码二(方法2):

    import pandas as pd
    import pymysql
    con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='131129',db='learn2',use_unicode=True, charset="utf8")
    

    2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据pd.read_sql_query(sql, con = con)

    import pandas as pd
    import pymysql
    from sqlalchemy import create_engine
    
    # 初始化数据库连接,使用pymysql模块
    # MySQL的用户:root, 密码:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')
    
    
    # 查询语句,选出emp表中的所有数据
    sql = ''' select * from emp; '''
    # read_sql_query的两个参数: sql语句, 数据库连接
    df = pd.read_sql_query(sql, con = con)
    # 输出employee表的查询结果
    print(df)

    3、使用Pandas连接mysql 并插入数据

    df.to_sql('tablename',con=con,index=ture/false,if_exists='append/fail/replace')

    import pandas as pd
    import pymysql
    from sqlalchemy import create_engine
    
    # 初始化数据库连接,使用pymysql模块
    # MySQL的用户:root, 密码:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')
    
    
    #直接写入数据-->mydf-->mydf表会自动创建
    # 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列
    df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
    # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表,储存index列
    df.to_sql('mydf', con, index=True)
    print('Read from and write to Mysql table successfully!')
    
    # 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!!
    #在存在的表中追加数据-->mydf
    df1 = pd.DataFrame({'id': [5, 6, 7, 8], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
    df1.to_sql('mydf', con, index=True,if_exists='append')
    print('Append data to mysql database successfully!')

     

    展开全文
  • Pandas连接MySQL操作数据 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 要连接的数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:191656@127.0.0.1:3306/class') # sql语句 sql = 'MySQL...

      Pandas连接MySQL操作数据

    import pandas as pd
    from sqlalchemy import create_engine
    
    # 要连接的数据库
    engine = create_engine('mysql+pymysql://root:191656@127.0.0.1:3306/class')
    
    # sql语句
    sql = 'MySQL语句'
    
    # 将要使用的语句与数据库连接
    sql_data = pd.read_sql_query(sql, engine)
    
    # 将读取的数据转为DataFrame
    df = pd.DataFrame(sql_data)
    
    # 查看数据
    print(df.head(3))
    
    # 查看基础信息
    print(df.describe())
    
    
    

    结果 

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  • pandas中的关系型连接 pandas中的类连接操作 pandas中的序列与表的合并
  • Python之Pandas连接详解

    2021-03-24 15:49:38
    一、关系型连接 1. 连接的基本概念 ...在pandas中的关系型连接函数merge和join中提供了how参数来代表连接形式,分为左连接left、右连接right、内连接inner、外连接outer,它们的区别可以用如下示意图表示。
  • pandas连接数据库

    2020-04-03 16:24:56
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