# 合并两个datafreame 根据type sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和,每个商品类别的总量,并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group标解注释
时间: 2024-04-03 12:35:12 浏览: 16
这段代码用于合并两个 DataFrame,并对合并后的数据进行处理,以下是代码的详细解释:
1. `pd.merge(group_sorted, types)`:将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并,根据它们共同拥有的列进行合并。
2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`:对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组,并对每个组内的数据进行求和,最终返回一个新的 DataFrame。
3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`:按照 `id` 列的值进行降序排列,并重置索引,返回一个新的 DataFrame。
4. `del sort_link_group['index']`:删除新 DataFrame 中的 `index` 列。
综上,这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame,其中不包含 `index` 列。
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sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和,每个商品类别的总量,并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释
这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释:
1. `pd.merge(group_sorted, types)`:将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并,根据它们共同拥有的列进行合并。
2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`:对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组,并对每个组内的数据进行求和,最终返回一个新的 DataFrame。
3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`:按照 `id` 列的值进行降序排列,并重置索引,返回一个新的 DataFrame。
4. `del sort_link_group['index']`:删除新 DataFrame 中的 `index` 列。
综上,这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame,其中不包含 `index` 列。
# import pyodbc # import mysql.connector # import schedule # import time # import pymongo # def job(): # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 将这个查询结果进行插入,怎么写python代码
你这段代码存在一些问题,缺少了从 SQL Server 中获取数据的代码,因此无法完成左连接操作。此外,在代码中也没有插入数据到 MongoDB 数据库的代码。以下是一个简单的示例,首先获取 SQL Server 中的数据,然后将数据插入到 MongoDB 数据库中:
```python
import pyodbc
import pymongo
import pandas as pd
# 连接SqlServer数据库
sqlserver_conn = pyodbc.connect(
"Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};"
"Server=127.0.0.1,34333;"
"Database=56_User;"
"Uid=56newstrc20161126UID;"
"Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;"
)
# 获取 SQL Server 数据
sql_query = "SELECT * FROM table_name"
sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn)
# 连接MongoDB数据库
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"]
mongo_collection = mongo_db["payCondition"]
# 将数据插入到 MongoDB 数据库
mongo_collection.insert_many(sql_server_df.to_dict('records'))
```
请将 `table_name` 替换为你要查询的表名,也可以根据需要修改其他参数。注意,这只是一个简单的示例,实际情况下可能需要根据具体需求进行修改。