이번에는 Python에서 데이터 프레임의 데이터를 데이터베이스에 쓰는 방법을 보여 드리겠습니다. Python에서 데이터 프레임의 데이터를 데이터베이스에 쓰는 주의사항은 무엇입니까? 봐.
주요 내용:
1. mongdb에 데이터 프레임 데이터를 쓰는 방법
2. mysql에 데이터 프레임 데이터를 쓰는 방법
앞으로 수레바퀴를 다시 만들지 않기 위해 여기에 요약합니다. mysql에 데이터 프레임 데이터를 쓰려면 mongodb를 사용하여 메소드를 기록하면 반복해서 검색할 필요가 없습니다. 아래에 기록된 내용은 모두 하이라이트입니다.
mongodb 코드 스니펫 작성(pymongo 라이브러리 사용):
##########################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 코드 스니펫 작성(pymysql 라이브러리 사용):
##############################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!')
이 기사의 사례를 읽으신 후 해당 방법을 마스터하셨다고 생각합니다. 더 흥미로운 내용을 보려면 PHP 중국어 웹사이트에서 다른 관련 기사를 확인하세요!
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Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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