分享7 个用 Python 开发成的数据库

cursor.execute("INSERTINTOpeople(name,age)VALUES('JaneDoe',25)")#查询数据cursor.execute("SELECT*FROMpeople")forrowincursor.fetchall():print(row)#更新数据cursor.execute("UPDATEpeopleSETage=31WHEREname='JohnDoe'")#删除数据cursor.execute("DELETEFROMpeopleWHE...

Pandas中使用pivot_table函数进行高级数据汇总

大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。1.pivot_table函数简介pivot_table函数的基本语法如下:pandas.pivot_table(data,values=None,index=None,colum...

Python自带超好用的counter计数器

1.most_common(n)找出重复次数最多的前n个。结果如下:2.key和value用于获取Collections键和键值的集合。c=Counter("chinese")c.keys()c.values()结果如下:当然,我们也可以使用dict()函数将collection中的内容转化为字典,或使用list()函数将collection中的键转化为list,这里不再赘述。Crossin的...

values在Python中的用法探秘:字典值操作的全面解析

当我们需要遍历字典中的所有值时,可以使用values方法。例如,假设我们有一个存储学生分数的字典,我们可以使用sorted函数对字典的values()进行排序输出。我们可以利用条件判断来实现对字典values()的筛选。此外,values方法还可以与其他字典方法或Python内置函数结合使用,实现更复杂的字典值操作。注意事项然而,在使用val...

python学习之函数return 参数的用法

python学习之函数return参数的用法defcount_number():count=0foriinrange(1,10):count+=iprint('计算:{}'.format(count))returncountprint(count_number())#注意:return后面的代码不执行,所以我们的有效代码要放在return之前

Pandas必会的方法汇总,用Python做数据分析更加如鱼得水!(附代码)

举例:使用iloc按位置区域提取数据df_inner.iloc[:3,:2]#冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列(www.e993.com)2024年11月6日。五、排序序号函数说明1.sort_index(axis=0,ascending=True)根据指定轴索引的值进行排序2Series.sort_values(axis=0,ascending=True)只能根据0轴的值...

手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

1.载入每月汽车销量数据集:即载入我们将要使用的数据集。2.平稳化:讲述如何使数据集平稳化,以便于后续的分析和预测。3.自相关图:讲述如何创建时间序列数据的相关图。4.时间序列到监督学习:将时间单变量的时间序列转化为监督性学习问题。5.滞后变量的特征重要性:讲述如何计算和查看时间序列数据的特征重...

Python数据库ORM工具sqlalchemy的学习笔记

SQLAlchemy是python的一个数据库ORM工具,提供了强大的对象模型间的转换,可以满足绝大多数数据库操作的需求,并且支持多种数据库引擎(sqlite,mysql,postgres,mongodb等),在这里记录基本用法和学习笔记。一、安装通过pip安装$pipinstallSQLAlchemy二、使用...

RealPython 基础教程:Python 字典用法详解

字典是Python语言对关联数组这种数据结构的实现。一个dict由一组键值对(key-value)组成。每个键值对可将key映射到和它关联的value上。我们可以通过使用大括号({})包含一系列以逗号分隔的键值对来定义一个dict。键值对中的key和value以冒号来分隔。

太强了,1行python代码干了妹子一天的工作

这一步主要用到pandas的melt函数,melt是逆转操作函数,可以将列名转换为列数据(columnsname→columnvalues),重构DataFrame,用法如下:pandas.melt(frame,id_vars=None,value_vars=None,var_name=None,value_name='value',col_level=None)