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原创 python操作SQL server插入数据

import pandas as pdimport pymssqltemp=pd.read_csv("1234 - 副本 (3).csv",encoding="GBK",header=None)#a b c d e f g h i b1c1d1e1f1g1h2i1h1q1temp.columns=['a','b','c','d','e','f','g','h','o']temp=temp.reindex(columns=['time','a','b','c','d','e','f','g','h'

2020-08-03 17:13:13 3786

原创 python向Oracle写大量数据

import bs4import requestsimport pandas as pdimport cx_Oracle as cxfrom datetime import datetimetime=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')#获取当前系统时间并规定格式n_url='所需要爬取的网址'# 网址header_dic={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0;

2020-08-03 16:56:50 968

原创 python往SQL server写入大量数据

import pandas as pdimport pymssqlfrom datetime import datetimetime=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')#获取系统时间用strftime设置时间格式#print(time)temp=pd.read_csv("文件名",encoding="GBK",header=None)#注意编码我这里不要DF的头标题temp.columns=['a','b','c']#设置列名（三列数据）#print(

2020-08-03 14:40:57 3645

原创 pandas在数据表里对列的修改

pandas对列的修改import pandas as pd# 读取csv数据不设置列名temp = pd.read_csv('data (2).csv', encoding='GBK', header=None)#设置列名temp.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']#print(temp)#创建三个列表用来添加要修改的数据list1 = []list2 = []list3 = []对列表b列的操作可以进行简单的加减乘除for i in temp

2020-07-28 15:50:36 1890

原创 pandas对空值的操作

pandas对空值的操作import pandas as pdtemp=pd.read_csv('dat.csv',encoding='GBK')#用pandas读本地的csv# print(temp)print(temp.fillna('无')) #填充没有的空值把空值写为“无”print(temp.dropna()) #删除有空值的行print(temp.dropna(how='all')) #如果一行全是缺失值才删掉这一行temp=temp.dropna(axis=1) #

2020-07-28 15:36:49 554

原创 pandas的基础应用二

pandas对列表的排序和获取详细解释请看上一篇(https://blog.youkuaiyun.com/m0_46468594/article/details/107529002)图片如有侵权，请及时联系import pandas as pddata=pd.read_csv(‘data (2).csv’,encoding=‘GBK’,header=None)data.columns=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’]data=data.head(5)#按某一列排序默认是升序#temp=temp

2020-07-23 10:34:53 137

原创 python pandas的基本应用

pandas的基础应用#导入pandas模块import pandas as pd#用pandas读取本地数据（我的这个csv和我的py文件在一个目录里）#encoding设定编码#header = None 把第一列让出data=pd.read_csv(‘data (2).csv’,encoding=‘GBK’,header=None)#给列名重命名data.columns=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’]#打印前五行 filename.head(5)data=data

2020-07-23 09:40:50 478

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