dict_ = { stu:[a,b,a,b,c], fav:[fa,fb,faa,fbb,fc] } df_ = pd.DataFrame(dict_)print(df_)#输出内容: # 通过 groupby apply 加lambda实现group_contact print(df_.groupby(stu).apply(lambda x: ,.join(x.fav))) 当然这样也可以实现: print(df_.groupby(stu).apply(lambda x: list(x.fav)))或则: print(df_.groupby(stu).agg({fav : lambda x: , .join(x)}))
pandas将数据导入MySQL import pandas as pd from sqlalchemy import create_enginedb_info = {'user': 'root','password': 'root','host': 'localhost','port': 3306,'database': 'test'} engine = create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s:%(port)d/%(database)s?charset=utf8' % db_info,encoding='utf-8') # 上面的复制就行 # 读数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test.xlsx')...
一、导入库函数 import pymysql import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine 二、建立连接 建立连接的格式如下：coon=create_engine(mysql+pymysql://user:password@IP:3306/databasename) #建立连接 conn = create_engine(mysql+pymysql://root:669988@10.19.XXXXX:3306/test) # #查询语句代码sql sql=select * from EMPLOYEE 三、读取数据 这里使用pandas的pd.read_sql读取数据，存储为数据框DataFrame df...
连接MySQL数据库，并读取数据： 1 import pymysql2 import pandas as pd3 4 #显示所有列5 pd.set_option(display.max_columns, None)6 #显示所有行7 pd.set_option(display.max_rows, None)8 #设置value的显示长度为100，默认为509 pd.set_option(max_colwidth, 100) 10 11 connection = pymysql.connect( 12 host=localhost, 13 user=root, 14 passwd=******, 15 db=hc_db, 16 charset=utf8 17 ) 18 sql = s...
数据处理步骤： ??1、Pandas读取数据（如：excel、csv等） ??2、对数据做过滤、统计分析 ??3、Pandas将数据存储到MySQL，用于Web页面的页面显示，或是对后序进一步的SQL分析（处理后的数据） 步骤一：准备数据import pandas as pd df = pd.read_excel(C:/Users/xhl/Desktop/input/class.xlsx)#为索引加上名称为id，以便入库成为主键 df.index.name = id步骤2：创建sqlalchemy对象连接MySQLSQLAlchemy是Python中的ORM框架（Object-R...
先上个图看下网页版数据、mysql结构化数据 通过Python读写mysql执行时间为：1477s，而通过Pandas读写mysql执行时间为：47s，方法2速度几乎是方法1的30倍。在于IO读写上，Python多线程显得非常鸡肋，具体分析可参考：https://cuiqingcai.com/3325.html 1、Python读写Mysql# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import tushare as ts import pymysql import time import requests import json from multiprocessing ...
我试图将数据从xlsx文件插入到mysqdl表中.我想在表中插入数据,如果主键上有重复,我想更新现有数据,否则插入.我已经编写了脚本,但我意识到这是太多的工作,使用熊猫很快.我怎样才能在熊猫中实现它？#!/usr/bin/env python3import pandas as pd import sqlalchemyengine_str = 'mysql+pymysql://admin:mypass@localhost/mydb' engine = sqlalchemy.create_engine(engine_str, echo=False, encoding='utf-8') file_name = "tmp/results...
我正在尝试使用以下代码将pandas数据帧写入MySQL数据库.import pandas as pd import numpy as np from pandas.io import sql import MySQLdbdf = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8]]).Tdb = MySQLdb.connect("192.168.56.101","nilani","123","test") cursor = db.cursor()cursor.execute(...
如果我尝试在MySQL数据库中存储带有文本索引的数据帧,我会收到错误“在没有密钥长度的密钥规范中使用BLOB / TEXT列”,例如：import pandas as pd import sqlalchemy as sa df = pd.DataFrame({'Id': ['AJP2008H', 'BFA2010Z'], 'Date': pd.to_datetime(['2010-05-05', '2010-07-05']), 'Value': [74.2, 52.3]}) df.set_index(['Id', 'Date'], inplace=True) engine = sa.create_engine(db_connection) conn = engine.connect() df....
注意 – 正如下面提到的MaxU,问题是mysql.connector特有的,如果使用pymysql则不会发生.希望这可以为别人带来一些麻烦 使用Python,Pandas和mySQL并不能获得存储过程来返回结果,更不用说进入数据框了. 我一直收到有关多个查询的错误,但我运行的存储过程是非常简单的参数驱动查询. 无论我使用什么存储过程,它总是相同的结果 实际上,下面的测试程序(sp_test)是以下查询 – select * from users;如果我用同一个语句运行df=pd.read_sql("...
我正在研究pandas数据帧.我的应用程序的目标是对csv文件执行某些分析,一旦完成,将此csv文件插入到oracle数据库中. 要插入到oracle数据库中,我使用了pandas库的to_sql命令.但要插入300,000行,我的代码大约需要2小时10分钟.但是,当我使用MySQL数据库进行相同的分析和相同大小的输入数据时,只用了90秒. 我在lubuntu VM中进行所有操作.作为参考,您可以在下面找到相关代码.data_frame.to_sql(name='RSA_DATA', con=get_engine(), if_exi...
接到朋友求助，说自己一个数据库里的某个表有大量重复数据，使用mysql语句处理的速度太慢，每次只能处理1W条数据，总共800W条数据需要处理，耗时耗力。分开处理也会有大量的遗漏数据需要二次三次处理，最后得到的数据还是会不准确，很显然用mysql语句处理不怎么好。 我想到了python中有一个模块pandas是专门用来处理海量数据的，马上网上查下该模块是否有相关的方法，果然，pandas里的drop_duplicates方法就是用来去除重复数据的，...
dataFrames格式的数据是表格形式的，mysql数据库中的数据也是表格形式的，二者可以很方便的读取存储 ? 安装依赖的包pip install pandas pip install sqlalchemy pip install pymysql使用方法 第一步：建立mysql数据库的连接connect_info = mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8.format("username", "password", "host", "port", "db数据库名") engine = create_engine(connect_info) 第二步：读取存储数据库 此步使用的e...
使用pandas把mysql的数据导入MongoDB。 首先说下我的需求，我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重， 同时在第二列加入一个url字段，字段的值和第三列的值一样，代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from pymongo import MongoClient import json import timeclass Mong...