ris.csv文件:4个特征数据,1个标签数据(0,1,2表示)。 使用pandas读取iris.csv文件,然后作为一个数据库表iristab写入MySQL数据库studentdb中。 从MySQL数据库studentdb中读出iris数据,把保存为一个Excel文

档iris.xlsx。

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import pymysql

# 读取iris.csv文件
iris_df = pd.read_csv('iris.csv')

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='studentdb')

# 把iris_df写入MySQL数据库中的iristab表
iris_df.to_sql(name='iristab', con=conn, if_exists='replace', index=False)

# 从MySQL数据库中读取iristab表数据
iris_db_df = pd.read_sql(sql='SELECT * FROM iristab', con=conn)

# 把iris_db_df保存为Excel文件
iris_db_df.to_excel('iris.xlsx', index=False)

注意，需要替换代码中的数据库连接信息，包括host、user、password和database。另外，如果MySQL数据库中已经存在名为iristab的表，使用if_exists参数设置为'replace'可以覆盖原有的表。如果不需要覆盖，可以设置为'append'或者'fail'。最后，Excel文件保存时需要设置index参数为False，避免保存索引列。

相关问题

ris.csv文件：4个特征数据，1个标签数据（0，1，2表示）。 使用pandas读取iris.csv文件，然后作为一个数据库表"iristab"写入MySQL数据库"studentdb"中。 从MySQL数据库studentdb中读出iris数据，把保存为一个Excel文件。

好的，我会按照您的要求来回答问题。 首先，您可以按照以下步骤来读取iris.csv文件，并将其写入MySQL数据库中的iristab表中：

import pandas as pd
import pymysql

# 读取iris.csv文件
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 建立与MySQL数据库的连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='studentdb')

# 将数据写入MySQL数据库中的iristab表中
data.to_sql('iristab', conn, if_exists='replace', index=False)

上述代码中，我们首先使用pandas库中的`read_csv`函数读取iris.csv文件，然后建立与MySQL数据库的连接，并使用pandas库中的`to_sql`函数将数据写入MySQL数据库中的iristab表中。`if_exists`参数用于指定如果iristab表已经存在时的处理方式，`index`参数用于指定是否将数据框的索引写入数据库中。

接下来，您可以按照以下步骤从MySQL数据库中读取iris数据，并将其保存为一个Excel文件：

# 从MySQL数据库中读取数据
sql = "SELECT * FROM iristab"
data = pd.read_sql(sql, conn)

# 将数据保存为Excel文件
data.to_excel('iris.xlsx', index=False)

上述代码中，我们首先使用SQL语句从MySQL数据库中读取iristab表中的数据，然后使用pandas库中的`read_sql`函数将数据读入内存中。最后，使用pandas库中的`to_excel`函数将数据保存为Excel文件。`index`参数同样用于指定是否将数据框的索引写入Excel文件中。

希望我的回答能够帮到您！

搭建一个三层的人工神经网络Sequential模型、买坝鸢尾花放据集 的分尖，其中些民花数据集包含150个样本，分力3尖，每类50个样本，每个样本包含 4个厲性。 #导入库 import IS151 as if import numpy as np from sklearn datasets import load_iris from sklear model_selection import train test_split ＃读取数抿集 ins - load irise £将数据集分割力训跱效蜛集气测试数据集 X urain X test y train, y test train test_ split(ris data iris tar get test size -02 random_ state-20) #抅建模型 model = tfkeras._ (=27] model add(tf keras 1axers Dense(32 mput din-_【釜3空】 activation-'relul)) model.add/tf keras lavers. Dense(64, activation='relu)) model add/tf keras layers. Dense(3, activation-'softmax)) #编译模型 model 『第4空1 (optimizet-adam loss-'sparse _categorical _crossentropy' metrics-['accuracy'1) ＃训特模型 model ftx tain 「第53 epochs-100) score - model evaluate (X_test, y_test) print(last score:' score)

根据你提供的代码，有一些错误和不完整的地方，我稍作修改后给出如下的代码：

import tensorflow.keras as tfk
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=20)

# 抽建模型
model = tfk.Sequential()
model.add(tfk.layers.Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(tfk.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tfk.layers.Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训特模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这段代码使用了 TensorFlow Keras 库中的 Sequential 模型，搭建了一个三层的神经网络，其中第一层为输入层，包含 4 个输入神经元；第二层为全连接层，包含 32 个神经元；第三层为全连接层，包含 64 个神经元；第四层为输出层，包含 3 个神经元，使用 softmax 激活函数进行多分类输出。

模型的损失函数使用了交叉熵损失（sparse_categorical_crossentropy），优化器使用了 Adam 优化器，评估指标使用了准确率。

在训练过程中，将训练集输入到模型中进行训练，训练次数为 100。在训练结束后，使用测试集对模型进行评估，输出模型的损失和准确率。