import pymysql import csv import pandas as pd con=pymysql.connect(host='localhost',user='root',port=3306,password='123456',charset="utf8",database='xscj') cur=con.cursor() with open('student.csv',encoding="utf-8") as f: gay=[tuple(row)for row in csv.reader(f,delimiter=',')] print(gay) sql="insert into stu(sno,name,major,born,nian,money) values(?,?,?,?,?,?)" cur.executemany(sql,gay) cur.execute("show stu") con.commit() con.rollback() cur.close() con.close()为什么运行会报错

时间: 2024-03-09 09:50:31 浏览: 52
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python-pandas-2.0.3及其依赖包+sqlalchemy-2.0.30及其依赖包+pymysql-1.1.0

你没有正确地指定数据库表格的名称,这会导致执行 SQL 语句时出现语法错误。具体来说,代码中的 `cur.execute("show stu")` 应该改为 `cur.execute("select * from stu")` 或者 `cur.execute("show tables")`,才能正确地查询数据库中的表格信息。另外,你需要在 SQL 语句中指定要插入的字段,例如:`sql="insert into stu(sno,name,major,born,nian,money) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)"`。修改后的代码如下: ```python import pymysql import csv import pandas as pd con = pymysql.connect(host='localhost', user='root', port=3306, password='123456', charset="utf8", database='xscj') cur = con.cursor() with open('student.csv', encoding="utf-8") as f: data = [tuple(row) for row in csv.reader(f, delimiter=',')] print(data) sql = "insert into stu(sno, name, major, born, nian, money) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s)" cur.executemany(sql, data) cur.execute("select * from stu") result = cur.fetchall() print(result) con.commit() cur.close() con.close() ``` 注意,这段代码仅供参考,具体的修改取决于你的数据库结构和数据格式。
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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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