1.代码:主要写入时表要为小写,否则报错 Could not reflect: requested table(s) not available in Engine from sqlalchemy import create_engine conn_string='oracle+cx_oracle://admin:admin@192.168.923.147:1521/ORCL?charset=utf8' engine = create_engine(conn_string, echo=False

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

前言:上学期GIS空间数据库课程设计时,老师让实现Shp-栅格图形文件的读取与显示,外加shp转WKB格式存入oracle,不使用第三方类库,花了一天时间在网上找了一些资料,实现了一个简单的栅格图形文件的显示. 有时候我们知道了一个文件的存储格式,便可以写个程序轻轻松松读取出来想要的数据,读取的时候自然要用到system.IO来操作IO流.这次我演示的地图矢量数据(实际上就是读取一些点,线,面坐标信息)的读取与可视化显示.下面开始进入正题. 0.成果演示 基本显示 坐标读取 1.什么是shp文件

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'

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

[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][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

[Spark][Python]DataFrame的左右连接例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla&

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 [15]: myDF=peopleDF.where("age>21") In [16]: myDF.limit(2).show() +---+-------+-----+----+|age| name|pcode|pcoe|+---+-------+-----+----+| 30|Brayden|94304|null|| 46| Diana| null|null|+---+-------+-----

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的   继续 In [4]: peopleDF.select("age","name") In [11]: myDF=peopleDF.select("age","name") In [14]: myDF.limit(2).show() +----+-------+| age| name|+----+-------+|null| Alice|| 30|Brayde

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 In [4]: peopleDF.select("age")Out[4]: DataFrame[age: bigint] In [5]: myDF=people.select("age")---------------------------------------------------------------------------NameError Traceback (most

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子: sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.limit(3).show() === [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json{"name":"Alice","pcode":

如图:busy=0 or 1,求出busy=1时los的平均,同样对busy=0时也求出los的平均 Python dataframe中如何使y列按x列进行统计? >> python这个答案描述的挺清楚的:http://www.goodpm.net/postreply/python/1010000008981394/Pythondataframe中如何使y列按x列进行统计.html

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

Python Dataframe 分组排序和 Modin 1.按照其中一列进行排序 在dataframe中,按照其中的一列排序:比如q值倒排 (1)rank方法 data['new_rank'] = data.groupby('house_code')['q_score_new'].rank(ascending=False, method='dense') (2)sort_values方法 data.sort_values(['q_score_new'], ascending=False).gr

import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.exe

一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

import cx_Oracle import MySQLdb def conn_oracle(): cnn = cx_Oracle.connect('用户名','密码','ip:端口号/数据库') //用户名,密码,ip端口号数据库 cur = cnn.cursor() return cnn,cur def close_oracle(cnn,cur): cur.close() cnn.close() def conn_mysql(): cnn = MySQLdb.connect(user="用

最近python比较火,我本身觉得python这种语言速度也不快,做项目也一般,学他干啥?但是了解到python把其他语言的函数封装成了自己的包,用python就可以直接调用,感觉python还是值得去学一下的,毕竟,总不能随便写点东西都得做个项目吧? 前期准备: 1,我是一台win7 64的电脑,估计用windows的大家电脑情况都差不多,毕竟处于操作系统食物链底端: 2,安装python,我去官网发现3.6.5版本是最新的,那就下它啦,具体怎么安装,太简单了,下载好相应的版本,然后安装的时候

Blob内存放的是字节数组,需使用String的getBytes获得该字符串的字节数组(注意字符集编码),然后存入Blob. Oracle的Blob字段比较特殊,他比long字段的性能要好很多,可以用来保存例如图片之类的二进制数据.写入Blob字段和写入其它类型字段的方式非常不同,不能直接像插入其他普通类型数据一样插入Blob字段数据,因为Blob相当于一个大文件块,里面有游标cursor,你必须使用cursor对Blob进行操作,因而你在写入Blob之前,必须获得cursor. 具体操作步骤是