今天遇到了一个问题,很是奇怪,自己也想了一个另类的方法将其解决了,现在将详细过程经过记录如下: 我在处理完一个dataframe之后,需要将其写回到数据库.这个dataframe比较大,共有53列,72609行,使用下述代码尝试将其写入mysql数据库. pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) 然后就报错了,错误如下: Traceback (most recent call l

实例: import pymysql import pandas as pd import numpy as np from sqlalchemy import create_engine df = pd.DataFrame([[1,"Bob",0], [2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"]) df id name sex 0 1 Bob 0 1 2 Kim 1 f

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby

问题介绍 打印了一下数据格式,并未发现问题.如果说是字典实例引起的. 我猜测也是extra字段引起的,因为extra字段是一个json字段.根据网上的提示要对这样的格式进行强转str. 其他发现:pd.to_sql操作还对我们的表进行了删除和重建(if_exists="replace"),改变了我们想要的mysql表数据格式. 可能是pd.df不支持json导致的.表的其他属性也没有被保留. 问题解决 方案:就是采用if_exists="append"的参数方案,在

本文包含一些 Pandas 的基本操作,旨在快速上手 Pandas 的基本操作. 读者最好有 NumPy 的基础,如果你还不熟悉 NumPy,建议您阅读NumPy基本操作快速熟悉. Pandas 数据结构 Pandas 有两个核心的数据结构:Series 和 DataFrame. Series Series 是一维的类数组对象,包含一个值序列以及对应的索引. obj = pd.Series([6, 66, 666, 6666]) obj 0 6 1 66 2 666 3 6666 dtype:

一.pandas介绍 本篇程序上篇内容,在numpy下面继续介绍pandas,本书的作者是pandas的作者之一.pandas是非常好用的数据预处理工具,pandas下面有两个数据结构,分别为Series和DataFrame,DataFrame之前我在一些实战案例中有用过,下面先对这两个数据结构做介绍. 二.Series Series最简单的一个功能就是对一组数字打上ID,用法为下 可以看到Series会自动把数字打上0~3对应的ID,也可以对ID自定义名称 这样就可以用key-value的形式

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中.而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据. read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy

之前弄数据库的时候, 测试excel导mysql, 中间用pandas 处理后再入库.  直接上代码, 此种有真意, 尽在不言中. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # author: chenjie131@ke.com ''' 应用场景: 将excel等存储的数据导入到 Mysql, 适用于追加表, 或者追加数据. 1. 数据库表已存在, 可在需表后面添加数据. 2. 数据库表不存在, 导入时直接创建表在数据库中. 3. 特点: 3.1 这里用pand

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使

先写在前面,用tushare获取财经类数据时,完全没有必要用python3版本 py2功能没差别,但是py3有很多地方需要修改参数才能成功运行,无端造成时间的浪费 下面进入正题,这个问题困扰了我一个下午+晚上的时间,写下来让看本文的童鞋少走弯路 engine = create_engine('mysql://root:root@127.0.0.1/tushare?charset=utf8') 你们的代码应该跟上面的差不多吧,反正就是死活运行不了,提示以下错误: return __import__

DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复,这时候需要去掉重复行,示例如下: data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重.默认值为subset=None表示考虑所有列. keep='first'表示保留第一次出现的重复行,是默认值.keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') pandas.Series.duplicated(self, keep='first')

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first') pandas.Series.duplicated(self, keep='first') 其中参数解释如下: subse

import pandas as pd #生成数据 data1,data2,data3,data4=['a',3],['b',2],['a',3],['c',2] df=pd.DataFrame([data1,data2,data3,data4],columns=['col1','col2']) print(df) col1 col2 0 a 3 1 b 2 2 a 3 3 c 2 #判断数据 isDuplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录 print(isDupl

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

pip install pandas pip install xlrd 大量记录的时候,用EXCEL排序处理比较费劲,EXCEL程序动不动就无响应了,用pands完美解决. # We will use data structures and data analysis tools provided in Pandas library import pandas as pd # Import retail sales data from an Excel Workbook into a data

delete from M_FACTOR_DATA_TEST a where (a.factor_id,a.data_date,a.stock_code) in (select factor_id,data_date,stock_code from M_FACTOR_DATA_TEST group by factor_id,data_date,stock_code having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from M_FA

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393