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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) ...
  • pandas读取数据库错误

    2021-07-12 10:15:02
    用sqlalchemy链接数据库 用pd.read_sql_table读取出现错误如下 AttributeError: Unsupported argument 'charser' 怎样解决
  • 请先解压zip,然后再读取xml文件。代码链接在https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/112266117。
  • 数据库是sybase,读取时,中文列出现乱码,解决如下: sybase_engine = create_engine(f"sybase+pyodbc://dba:sql@sybase_second") tab = pd.read_sql_query("SELECT * FROM product", sybase_engine) tab = tab....

    数据库是sybase,读取时,中文列出现乱码,解决如下:

    sybase_engine = create_engine(f"sybase+pyodbc://dba:sql@sybase_second")
    tab = pd.read_sql_query("SELECT * FROM product", sybase_engine)
    tab = tab.apply(lambda x: x.astype(str).str.encode('cp850').str.decode('gbk'))
    print(tab)
    

    思路如下:

    1. 先找到数据库中的编码,sybase查看编码的语法:select id,name from syscharsets(我的sybase编码是cp850)
    2. 把dataframe的每列转换为str
    3. 把每一列先encode(编码)成cp850,再encode(解码)成gbk,就成功了
    4. 我测试过了,encode(解码)成utf-8,或者gbk2312都还是乱码,只有解码成gbk能读取出来
    5. 整个过程的解决的转折点在于,试过把某一个中文乱码,用如下代码,解读出来了
    print("▄╦▒®║ýÍ╣┐╚║¤╝┴".encode('cp850').decode('gbk'))
    

    最后,奉劝大家,不要接触sybase数据库,不然真的头发不保!

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  • import pandas as pd import pymssql conn = pymssql.connect("127.0.0.1",'user','123456','mydatabase') sqlstr = "select * from Table_V_injector where Time_finish > '2019-05-10'" df = pd.read_sql_query...
    import pandas as pd
    import pymssql
    conn = pymssql.connect("127.0.0.1",'user','123456','mydatabase')
    sqlstr = "select * from Table_V_injector where Time_finish > '2019-05-10'"
    df = pd.read_sql_query(con=conn,sql=sqlstr)
    

    df取得后直接为dataframe数据格式

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  • pandas 读取数据库数据

    2020-08-23 17:47:50
    调用pymysql 的connect 方法 host: mysql 服务器 user:数据库的用户名 ...charset:数据库的字符集 1. shape 表示sql结果有几行几列 columns 表示数据库中表的定义值 可用索引调用单个或多个列 ...

    调用pymysql 的connect 方法

    host: mysql 服务器
    user:数据库的用户名
    password:数据库的密码
    port: 端口号
    charset:数据库的字符集

    1. shape 表示sql结果有几行几列

    columns 表示数据库中表的定义值

    可用索引调用单个或多个列

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  • 上次写了在 Python 怎么使用 mssql 库来对 SQL Server 数据库进行增删查改,今天就写一下 Python 如何通过 pandas读取数据库并进行绘图。 一、读取数据库: 利用 pandas 的 read_sql 方法可以直接获取到整张...

          上次写了在 Python 怎么使用 mssql 库来对 SQL Server 数据库进行增删查改,今天就写一下 Python 如何通过 pandas 来读取数据库并进行绘图。

    一、读取数据库:

          利用 pandas 的 read_sql 方法可以直接获取到整张数据表(包括表结构),之后还可以对得到的结果集列表进行编辑,并结合 matplotlib 绘制所需的图表。

          代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    import pymssql
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    %matplotlib inline
    
    connect = pymssql.connect('localhost','sa','123456','BackupTest_1')
    print("连接成功")
    data = pd.read_sql("SELECT * FROM SaleDatas", con=connect)
    data.head() #查看读取的结果

          结果显示如下:

     

    二、操作/分析结果集:

          可以对得到的结果集进行操作分析,代码如下:

    data['New'] = 0 #加了一列数据,列名为 New,值为0,还可进行其他操作,这里就不列举了
    data.head()

          结果显示如下:

     

    三、图像绘制:

          使用 seaborn 的 factorplot 函数绘图(一),代码示例如下:

    import seaborn as sns
    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    sns.factorplot('SaleDate','SaleNum',hue='Location',data=data)
    fig = plt.gcf()
    fig.set_size_inches(45,10)#设置图像大小
    plt.show()

          结果如下图所示:

         

          使用 seaborn 的 factorplot 函数绘图(二),代码如下:

    sns.factorplot('SaleDate','SaleNum',col='Location',data=data)
    fig = plt.gcf()
    fig.set_size_inches(45,10)#设置图像大小
    plt.show()

          结果如下:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Sunny20181123/p/10956385.html

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  • import pandas as pd from pandas import * from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unic
  • python中pandas读取数据库

    千次阅读 2017-11-09 12:47:24
    # -*- coding: utf-8 -*- ...pandas as pd import pymysql   ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect(  host="**********",  database="kimbo",  user="kimbo_t
  • python pandas读取数据库sql导出excel

    千次阅读 2018-10-13 14:03:27
    情景1:读取sql为一个excel单个sheet页 import pandas as pd,pymysql #连接数据库 #sql= sqldata=pd.read_sql(sql,数据库连接) sqldata.to_excel(file,index=False)#file为导excel的路径 情景2: 读取sql导出为一个...
  • pandas数据库读取数据,并生成表格

    千次阅读 2019-04-10 22:06:18
    和上篇文章"Python读取Excel文件并写入数据库" 所需要的模块一样 sqlalchemy pymysql pandas pandas模块提供了read_sql_query()函数实现了对数据库的查询,to_sql()函数实现了对数据库的写入。并不需要实现...
  • import pandas as pd 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:147369, 端口:3306,数据库:test engine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123@...
  • import pymysql import pandas as pd # 连接mysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root',password='root', database='standard_case',charset="utf8") sql_1 = "select * fro...
  • import pandas as pd, pymysql def db_to_csv(db_name, query, file): db = pymysql.connect('localhost', 'root', 'yellow', charset='utf8', db=db_name) df =pd.read_sql_query(query, db) ...
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  • #注意:mysqldb是python2中的包,在python3中已经变为pymsql,如果想继续使用python2的数据库连接格式 #可以调用pymysql.install_as_MySQLdb()命令 conn=pymysql.connect(host='192.168.3.8...
  • python通过pandas读取mysql数据库

    千次阅读 2018-12-03 16:01:09
    想到直接用python连接mysql数据库读数据之后存下来或者操作都可以。尝试使用pandas 很多文章都提到MySQLdb这个包,但是py3下没有,是py2的产物,但是可以用pymysql代替。 读数据 import pymysql import pandas ...
  • 利用pandas读写数据库

    千次阅读 2018-12-20 00:55:14
    最近做一个使用mysql数据库的项目,数据量比较大,读起来费劲,偶然发现pandas中居然有直接读写...回归正题,pandas读取数据库数据的方法如下: pd.read_sql( sql,con,index_col = None,coerce_float = Tru...
  • pandas数据库读取数据

    万次阅读 2016-12-26 14:41:55
    Python中用Pandas进行数据分析,最常用的就是Dataframe数据结构,之前写过一篇文章介绍Pandas的基本用法,后来有些朋友问Pandas怎么从数据库读取数据,怎么从文件中读取数据之类的问题,因此单独开篇文章介绍Pandas...
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  • pandas 读取数据库 % 百分号 出现报错

    千次阅读 2019-01-29 11:21:48
    SELECT dip_ip FROM "sip_sip"."reverse_investigation_black_ip" where r_time = '20190128' and s_operator not like '%...pandas 方法中后 get_black_sip_data_frame = pd.read_sql_que...
  • Pandas读取与存储MySQL数据

    万次阅读 2019-08-26 09:20:00
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