今回は、Python でデータ フレーム内のデータをデータベースに書き込む方法を説明します。Python でデータ フレーム内のデータをデータベースに書き込む際の 注意事項 は何ですか。実際のケースを見てみましょう。一見。
主な内容:
1. mongdbにデータフレームデータを書き込む方法2. データフレームデータをmysqlに書き込む方法 将来的に車輪の再発明をしないために、その方法をまとめておきます。データ フレーム データを mysql に書き込むには、何度も検索する手間を省くために、mongodb を使用してメソッドを記録します。以下に記録されているものはすべてハイライトです。mongodb コード スニペットを書く (pymongo ライブラリを使用):
##########################写入mongodb 数据库###################### ###########################python操作mongodb数据库 from pymongo import MongoClient con=MongoClient() ##连接客户端 db = con.Class ##创建数据库 post=db.Classdata ##创建集合 ##插入数据(df是数据框) ##循环写入(以字典的方式一条一条插入) for i in range(0,len(df)): u=dict(Class =df.iloc[i,0], Course =df.iloc[i,1],Title=df.iloc[i,7],Section=df.iloc[i,5],Type=df.iloc[i,8], \ Days=df.iloc[i,2],Time=df.iloc[i,6],Room=df.iloc[i,4],Location=df.iloc[i,3],instructors=df.iloc[i,9],status=df.iloc[i,10]) print u post.insert(u)
mysql コード スニペットを書く (pymysql ライブラリを使用):
##############################写入mysql数据库################################# import pymysql ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect( host="127.0.0.1", database="cgjr", user="root", password="12345", port=3306, charset='utf8' ) # 执行sql语句 try: with dbconn.cursor() as cursor: # 执行sql语句,插入记录 sql = 'INSERT INTO t_tao_info (num, price, city, shop_name, title,number,link,sale) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s,%s,%s,%s)' for i in range(0,len(data)): print "正在插入数据:" + str(i) cursor.execute(sql, (data.iloc[i,0], data.iloc[i,1], data.iloc[i,2],data.iloc[i,3],data.iloc[i,4],data.iloc[i,5],data.iloc[i,6],data.iloc[i,7])) # 没有设置默认自动提交,需要主动提交,以保存所执行的语句 dbconn.commit() except dbconn.Error, e: print "Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]) sys.exit(1) finally: dbconn.close() print ('数据已插入,插入数据库成功!')この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。注意してください。もっとエキサイティングなことを知りたい場合は、php 中国語 Web サイトのその他の関連記事をご覧ください。 推奨書籍:
Windows 10 に Python3.5 を使用して opencv をインストールする方法
以上がPython でデータ フレーム内のデータをデータベースに書き込む方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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