import pandas as pd import sqlite3

时间: 2023-08-14 18:06:03 浏览: 147
CHM

sqlite3

这是一个 Python 代码的 import 语句，用于导入 pandas 和 sqlite3 两个库。pandas 是一个强大的数据处理库，可以用于数据清洗、数据分析、数据可视化等任务，而 sqlite3 是 Python 内置的轻量级数据库，适用于小型应用场景。该语句意味着在当前的 Python 代码中，可以使用 pandas 和 sqlite3 提供的功能。
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import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。 Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行...

import sqlite3 import pandas as pd # 连接到SQLite3数据库 conn = sqlite3.connect('your_database.db') # 构建查询语句 query = "SELECT * FROM your_table WHERE 點檢日期 = date('now')" # 执行查询并将结果读取为DataFrame df = pd.read_sql_query(query, conn) # 关闭数据库连接 conn.close() # 将DataFrame保存为Excel文件 output_path = 'your_output_path.xlsx' df.to_excel(output_path, index=False)這段代碼中的日期格式是2023/06/07這種

import pandas as pd import datetime # 连接到SQLite3数据库 conn = sqlite3.connect('your_database.db') # 将输入的日期格式转换为SQLite数据库中的日期格式 input_date = '2023/06/07' date_obj = datetime....

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建 SQLite 数据库引擎 engine = create_engine("sqlite:///database.sqlite", encoding='gbk') # 查询所需数据 query = "SELECT * FROM table_name" # 从数据库中读取数据到 DataFrame df = pd.read_sql(query, engine) # 将编码方式不为 UTF-8 的列转换为指定的编码方式 df['pinyinName'] = df['pinyinName'].apply(lambda x: x.encode('gbk').decode('gbk')) # 显示 DataFrame 的前几行 print(df.head()) # 关闭连接 engine.dispose() 在df = pd.read_sql(query, engine)上出现(sqlite3.OperationalError) Could not decode to UTF-8 column 'pinyinName' with text '�pai' (Background on this error at: https://sqlalche.me/e/14/e3q8)

这个错误通常发生在读取数据库中的数据时，因为某些列的编码方式不是 UTF-8。在这种情况下，您可以尝试使用不同的编码方式来读取这些列，或者将这些列的编码方式转换为 UTF-8。根据错误信息，您可以尝试使用以下代码...

pandas数据如何存储到sqlite

import pandas as pd # 连接数据库，如果数据库不存在，会自动创建 conn = sqlite3.connect('example.db') # 创建一个pandas数据框 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}) # 将数据框存储到数据库...

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import pandas as pd import sqlite3 # 连接到 SQLite 数据库 conn = sqlite3.connect('example.db') # 读取 SQL 查询结果到 DataFrame df = pd.read_sql_query("SELECT * from my_table", conn) # 关闭数据库...

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在python上如何使用pandas读取sqlite文件,用python代码展示

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sqlite3读取数据后转换成pandas DataFrame，如何将列名设为table column 名

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module 'pandas' has no attribute 'read_sqlite'

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Excel文件数据导入SQLite数据库1.先生成50个Excel文件，每个文件包括5列数据，其中每个单元格内的内容随机生成，并且每个Excel文件的数据行数不相同。 2.创建一个SQlite数据库，其结构与excel文件相符合 3.使用pandas库将前面生成的50个excel文件的数据导入到这个SQLite数据库中。 （2）开发流程 1. 导入必要的Python库：pandas、sqlite3、random、string。 2. 定义生成随机字符串的函数。 3. 定义生成随机整数的函数。 4. 生成50个Excel文件，并将每个文件中的数据随机生成。其中，generateRandomDate函数用于生成随机数据，eachXIsx函数用于针对每个xlsx文件生成数据。 5. 连接SQLite数据库，创建数据表。 6. 遍历50个Excel文件，将每个文件中的数据导入到SQLite数据库中，其中，xlsx2sqlite函数用于将数据导入到SQLite数据库中。 7. 关闭数据库连接

import pandas as pd import sqlite3 import random import string 接下来，需要定义生成随机字符串和随机整数的函数。可以使用Python的random和string库来实现： def generate_random_string(length): ...

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