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…

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…

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…

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…

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__…

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…

没有matlab那样的保存中间变量可以用jupyter创建文件然后在pycharm中打开但是字体很奇怪- -所以还是用excel的中间文件方式#测试涨停# ret = asc.getPctChange('600868.SH,600000.SH','2016125','20161225','000300.SH')df = pd.read_excel("d:/temp.xlsx",header=0)# ret.to_excel("d:/temp.xlsx")…

导入导出数据 在导入,导出DataFrame数据时,会用到各种格式,分为 to_csv ;to_excel;to_hdf;to_sql;to_json;to_msgpack ;to_html;to_gbq ;to_stata;to_clipboard;to_pickle 可参照IO Tools分类. 输出指定colums是,会用到arg colums,例如 to_csv(filename,columns=["col1","col2"],......) # 此处注意的…

本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_st…