一.代码 import xlwings as xw import pandas as pd xl_path=r'***' df_path=r'***' df=pd.read_excel(df_path) app=xw.App(visible=False,add_book=False) #不弹出提示窗 app.display_alerts=False load_wb=app.books.open(xl_path) load_ws=load_wb.sheets["sheetname"] #

主要实现功能: 在同一文件夹下的所有csv文件全部合并到同一个csv文件中,并将csv文件的表头保留 1 import os 2 import pandas as pd 3 path = os.getcwd() 4 files_list = os.listdir(path) 5 csv_list = [] 6 for f in files_list: 7 print(os.path.splitext(f)[1]) 8 if os.path.splitext(f)[1]=='.csv':#os.p

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=

[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

将DataFrame写成文件方法有很多最简单的将DataFrame转换成RDD,通过saveASTextFile进行保存但是这个方法存在一些局限性:1.将DataFrame转换成RDD或导致数据结构的改变2.RDD的saveASTextFile如果文件存在则无法写入,也就意味着数据只能覆盖无法追加,对于有数据追加需求的人很不友好3.如果数据需要二次处理,RDD指定分隔符比较繁琐 基于以上原因,在研读了Spark的官方文档后,决定采取DataFrame的自带方法 write 来实现.此处采用mys

一.异常情况及解决方案 在使用Spark SQL的dataframe数据写入到相应的MySQL表中时,报错,错误信息如下: 代码的基本形式为: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根据图片中的报错,搜索资料,得知是由于Spark SQL 中的Save Mode导致的,Spark SQL的官方文档中对Savemode进行了说明: 默认情况下,使用SaveMode.ErrorIfExists,也就是说,当从Spark中插入到MySQL表中的时候,如果表已经存

from jqdata import jy from jqdata import * #获取股票列表,这里是板块内股票 pool=get_industry_stocks(',date='2016-09-01') df = get_fundamentals(query(balance.pubDate,balance.total_assets,balance.total_liability, valuation.market_cap,indicator.roe,valuation.pcf_ratio

循环创建表,并且创建主键.外键 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer def pd2sql(): """ to_sql目前只支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy和sqlliet3 :return: """ # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 #

最近测试环境基于shc[https://github.com/hortonworks-spark/shc]的hbase-connector总是异常连接不到zookeeper,看下报错日志: 18/06/20 10:45:02 INFO RecoverableZooKeeper: Process identifier=hconnection-0x5175ab05 connecting to ZooKeeper ensemble=localhost:2181 18/06/20 10:45:02 IN

业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

转自:http://www.dcharm.com/?p=584 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表.之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中,这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中.首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame: 1 2 3 4

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数 用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数 参数 类型 说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index

java写入excel文件 java写入excel文件poi,支持xlsx与xls,没有文件自动创建 package com.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

这篇文章的代码是我封装的excel处理类,包含推断excel是否存在,表格索引是否存在,创建excel文件,删除excel文件,往excel中写入信息,从excel中读取数据. 尤其在写入与读取两个方法中,我採用了java反射机制去实现,以object对象作为參数就可以.代码自己主动解析该实体类的属性与方法.代码重用性高. 代码另一些须要改进和扩展的地方.大家能够依据实际情况进行简单改动. 上代码,首先是我封装的这个类(採用的是POI包): package module.system.commo

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

一.背景 在后台项目中,经常会遇到将呈现的内容导出到Excel的需求,通过都是导出单个表头的Excel文件,如果存在级联关系的情况下,也就需要导出多表头的场景.今天这篇文章就是分享导出Excel单表头或多表头的实现,目前实现方案仅支持2行表头场景.如有更复杂的3行表头.4行表头复杂需求可以自行实现. 二.实现思路 1. 借助POI包实现表头的写入.每个表头其实就是一行,如果是多个表头,无非就是将写多行表头,然后将需要合并的表头进行合并,借助POI的函数为addMergedRegion. 2. 将

Pandas 是基于Numpy 的一种工具,是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. 安装命令:pip install pandas 具体操作如下:值得注意得是配置环境变量和添加项目路径要优先于导包 否则系统将检测不到pandas库 #导包 import os import sys #将脚本所在得工程添加到环境变量 绝对路径 sys.path.append(