用python 以下代码拆分出来的字段 用copy from 存储到数据库中 for row in data: pad_sys_ver = row[0] app_version = row[1] net_work = row[2] vehicle = row[3] trigger_events = row[5] create_time = row[6] uuid = row[8] state_tts_volume = row[9] state_tts_person = row[10] brand = row[11] platform = row[12] delivery_status = row[13] data = json.loads(trigger_events) for item in data: event_id = item['eventId'] event_time = item['eventTime'] event_value = item['eventValue'] id = item['id'] raw_text = json.loads(event_value)['raw_text'] service = json.loads(event_value)['service'] answer = json.loads(event_value)['answer'] commandid = json.loads(event_value)

时间: 2023-05-23 10:01:22 浏览: 229
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python 字段拆分详解

['commandid'] 我可以为您提供以下的代码： import psycopg2 import json # 数据库连接参数 conn = psycopg2.connect(database="your_database_name", user="your_database_user_name", password="your_password", host="your_database_host_name", port="your_database_port") # 数据源代码 data = [("pad_sys_ver1", "app_version1", "net_work1", "vehicle1", "trigger_events1", "create_time1", "uuid1", "state_tts_volume1", "state_tts_person1", "brand1", "platform1", "delivery_status1", '{"eventId": 1, "eventTime": "2019-01-01 00:00:00", "eventValue": {"raw_text": "hello", "service": "test", "answer": "world", "commandid": 1}}'), ("pad_sys_ver2", "app_version2", "net_work2", "vehicle2", "trigger_events2", "create_time2", "uuid2", "state_tts_volume2", "state_tts_person2", "brand2", "platform2", "delivery_status2", '{"eventId": 2, "eventTime": "2019-01-01 00:00:01", "eventValue": {"raw_text": "world", "service": "test", "answer": "hello", "commandid": 2}}')] # 遍历数据源 for row in data: # 解析数据源中的 event_value 字段 trigger_events = json.loads(row[5]) for item in trigger_events: event_value = json.loads(item["eventValue"]) # 执行插入语句 cur = conn.cursor() cur.execute("INSERT INTO your_table_name (pad_sys_ver, app_version, net_work, vehicle, event_id, event_time, raw_text, service, answer, commandid) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)", (row[0], row[1], row[2], row[3], item["eventId"], item["eventTime"], event_value["raw_text"], event_value["service"], event_value["answer"], event_value["commandid"])) conn.commit() cur.close() print("数据插入完成！") 请注意，这是一个简化版的示例代码，需要您自行修改数据库连接参数和表名。同时，将代码缩进替换为四个空格，以保证代码的可读性。
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python 数据提取及拆分的实现代码

主要介绍了python 数据提取及拆分的实现代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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python将数据插入数据库的代码分享

python将数据插入数据库的方法： 首先读入数据并建立数据库连接； 然后创建数据库； 接着执行插入数据语句，迭代读取每行数据； 最后关闭数据库连接即可。 比如现在我们要将如下Excel数据表格插入到MySQL数据库中，该如何实现呢？ 实现代码： #导入需要使用到的数据模块 import pandas as pd import pymysql #读入数据 filepath = 'E:\_DataSet\catering_sale.xls' data = pd.read_excel(filepath) #建立数据库连接 db = pymysql.connect('localh

改进以下代码 def write_data_to_excel(self, data, targetfile): workbook = openpyxl.Workbook() try: # 获取默认的工作表 sheet = workbook.active # 写入数据 for row_index, row_data in enumerate(data,start=1): for col_index, col_data in enumerate(row_data,start=1): sheet.cell(row=row_index , column=col_index , value=col_data) finally: workbook.close()

在 for 循环中，我们可以直接将二维列表 data 作为参数传给 sheet 的 append 方法，这样就不需要使用嵌套的循环了。同时，在写入数据之前，我们可以指定工作表的标题行，这样可以让数据更加清晰易读。改进后的代码...

在以下python代码中，加入调用GPU加速的代码。import csv import os # 读取csv文件并按时间排序 csv_path = r'E:\count\matlab\9-29\HTBridge2022-09-29.csv' with open(csv_path, 'r') as file: data = list(csv.reader(file)) data.sort(key=lambda x: x[0]) # 按类别输出到txt文件中 for row in data: time_str = row[0] category = row[2] txt_path = os.path.join(os.getcwd(), category + '.txt') with open(txt_path, 'a') as file: file.write(time_str + '\t' + row[1] + '\n')

可以使用以下代码将上述代码中的数据处理部分调用GPU加速： python import csv import os import torch from numba import jit # 加速排序过程 @jit(nopython=True) def sort_data(data): data.sort(key=...

def show_excel(self): # 清空文本框内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) self.result_text2.delete(1.0, tk.END) # 显示出入库明细 for row in self.record_sheet.iter_rows(values_only=True): row_str = "" for cell in row: if cell is None: cell = "" elif type(cell) is datetime.datetime: cell = cell.strftime("%Y-%m-%d") row_str += str(cell) + "\t" self.result_text.insert(tk.END, row_str + "\n") # 显示库存明细 for row in self.data_sheet.iter_rows(values_only=True): row_str = "" for cell in row: if cell is None: cell = "" elif type(cell) is datetime.datetime: cell = cell.strftime("%Y-%m-%d") row_str += str(cell) + "\t" self.result_text2.insert(tk.END, row_str + "\n")修改這段代碼將excel數據已表格的方式展示出來

你可以使用 Tkinter 自带的表格组件 ttk.Treeview，将 Excel 数据以表格的形式展示出来。下面是修改后的代码： python import openpyxl import tkinter as tk from tkinter import ttk class ExcelViewer: def...

def parse_day_data(data): df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']) for i in range(len(data)): row_data = struct.unpack('iiiiifd', data[i]) date = str(row_data[0]) open_price = row_data[1] / 100.0 high = row_data[2] / 100.0 low = row_data[3] / 100.0 close = row_data[4] / 100.0 volume = row_data[5] amount = row_data[6] df.loc[i] = [date, open_price, high, low, close, volume, amount] return df

这段代码中的parse_day_data函数依旧存在问题。在第6行代码中，struct.unpack函数的第二个参数data[i]应该是一个bytes-like object，但实际上它是一个int类型，因此会导致TypeError。解决方法同样是将data[i]...

workbook=xlrd.open_workbook("C:\\Users\\FangYingge\\Desktop\\FP510D206_高温.xls") sheet_cali=workbook.sheet_by_index(1) # 索引表格名称 num=sheet_cali.nrows sheet_NW=workbook.sheet_by_index(0) num1=sheet_NW.nrows for row in range(2, num): if sheet_cali.cell(rowx=row, colx=0).value != "": data1=sheet_cali.row_values(row, 0, 6) else: pass for row1 in range(2, num1): if sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value != "": print(row1, sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value, "通道") data3=sheet_NW.row_values(row1, 15, 18) data2=sheet_NW.row_values(row1, 2, 9) test_lx=data2[0] print(test_lx) if test_lx == 'IL': fre=1 result=2 state=3 row1-=2 if test_lx == 'IL_Var': fre=2 result=3 state=4 row1-=2 if test_lx == 'GD': fre=3 result=4 state=5 row1-=2 如何将此段循环所得的数据保存到数据库

您可以使用Python中的数据库连接库（如MySQLdb、pymysql等）将循环中获取的数据保存到数据库中。首先，您需要在代码中导入相应的数据库连接库，并建立与数据库的连接。然后，在循环中获取到的数据处，将数据插入到...

-- coding: utf-8 -- import arcpy arcpy.env.overwriteOutput = True # 输入参数 input_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素类 join_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素类 output_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素类 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3) # 连接字段 merge_fields = arcpy.GetParameterAsText(4) # 合并字段 min_area = arcpy.GetParameter(5) # 最小面积 # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_feature_class, join_feature_class, output_feature_class, "JOIN_ONE_TO_MANY", "", "", "INTERSECT") # 创建输出要素类的字段列表 field_list = [f.name for f in arcpy.ListFields(output_feature_class)] # 创建合并字段的字典 merge_dict = {} # 遍历输出要素类中的要素 with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, field_list) as cursor: for row in cursor: # 如果要素面积大于最小面积，则进行合并 if row[0] > min_area: # 创建合并字段的键值 merge_key = tuple([row[field_list.index(f)] for f in merge_fields.split(";")]) # 如果合并字段的键值不存在，则添加到字典中 if merge_key not in merge_dict: merge_dict[merge_key] = [] # 将当前要素的连接字段值添加到字典中 join_values = [row[field_list.index(f)] for f in join_fields.split(";")] merge_dict[merge_key].append(join_values) # 删除不符合条件的要素 else: cursor.deleteRow() # 遍历合并字段的字典，将连接字段的值合并并更新到输出要素类中 with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, merge_fields.split(";")) as cursor: for row in cursor: merge_key = tuple(row) if merge_key in merge_dict: join_values = merge_dict[merge_key] join_values = ["/".join([str(v) for v in j]) for j in join_values] row = tuple(join_values) cursor.updateRow(row)运行错误：IndentationError: unexpected indent (空间连接.py, line 18) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

这个错误是缩进错误，你需要检查第18行到23行的代码缩进是否正确。正确的代码应该是这样的： python # 遍历输出要素类中的要素 with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, field_list) as cursor: for ...
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Crimestore::file_cabinet:一个python+sqlite3数据库管理系统，使用tkinter做犯罪数据库:file_cabinet:

一个使用 tkinter（一个 Python GUI 库）的 python + sqlite3 数据库管理系统 这是一个小型项目，作为 KTU 下 B.Tech CSE 应用软件开发的一部分完成。 在运行此代码，并将数据库 (.db) 文件与以查看更改。 在 ...

,{ name:'海洋水文数据集', type:'scatter', coordinateSystem: 'bmap', data:d_huaxuedata }#数据可视化地图 @app.route('/echarts',methods=['GET']) def echarts(): if request.method == 'GET': query_result = D_huaxue.query.filter() data = [] for row in query_result: data.append({ 'name': row.name, 'value': [row.longitude, row.latitude], 'symbolSize': 15, 'itemStyle': {'color': 'blue'} }) context = { 'query_result': query_result, 'd_huaxuedata': data } return render_template('地图2.html', **context)显示空白页面怎么修改无错误提示，不选取数据库前可以显示页面

for row in query_result: data.append({ 'name': row.name, 'value': [row.longitude, row.latitude], 'symbolSize': 15, 'itemStyle': {'color': 'blue'} }) print('data length:', len(data)) 这样...

mongo_conn = MongoClient( host='127.0.0.1', port=27017, username='uywb', password='sEV+lXxkLa', authSource='ywb_distribution', connect=True ) sqlserver_result = sqlserver_cursor.fetchall() for row in sqlserver_result: i_ui_identifier = row[0] nvc_user_name = row[1] nvc_company = row[2] nvc_phone = row[3] mongo_conn.execute("user_info.insert(i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone) VALUES (%s,%s,%s,%s)",(i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone))为什么报错说： mongo_conn.execute("user_info.insert(i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone) VALUES (%s,%s,%s,%s) ",(i_ui_identifier,nvc_user_name,nvc_company,nvc_phone)) TypeError: 'Database' object is not callable，怎么编写Python代码修改呢

正确的语法应该是使用MongoClient的db属性来获取数据库对象，然后使用数据库对象的collection属性来获取集合对象，最后使用集合对象的insert_one方法来插入数据。修改后的代码如下所示： python from pymongo ...

# 显示第一个表格的内容 for row in self.record_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [str(cell) if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue table.insert("", tk.END, values=row_values)修改這段代碼將第2列重小到大排列，并將顯示的數據小於10的數據整行標紅

可以按照以下方式修改代码实现要求： 1. 导入 operator 模块，以便使用 itemgetter 函数。 python import operator 2. 修改 iter_rows() 函数参数，按照第二列的值进行排序。 python for row in ...

from openpyxl import load_workbook class MyExcel: def __init__(self,excel_path,sheet_name): """ 打开工作簿，选择一个表单 """ wb=load_workbook(excel_path)#加载一个excel，得到工作簿对象 self.sh=wb[sheet_name] def read_data(self): """ 读取excel表单数据 """ data=list(self.sh.values)#将生成器转换为列表 header=data[0] case_data=[] for row in data[1:]: row_dict=dict(zip(header,row))#将头部和用例打包 case_data.append(row_dict) return case_data，怎么优化这段获得所有sheet页表格

这段代码是使用Python中的openpyxl库，导入其中的load_workbook函数。同时定义了一个名为MyExcel的类，其中包含一个初始化函数__init__，该函数接受两个参数excel_path和sheet_name，用于打开指定路径下的工作簿，并...

优化代码def array_book(): # 创建游标 mycursor = mydb.cursor() # 执行查询操作 mycursor.execute("SELECT * FROM books") # 获取所有查询结果行 books_data = mycursor.fetchall() # 将查询结果转换为数组 for book_data in books_data: book = { "id": int(book_data[0]), # 序号 "btitle": book_data[1], # 书名 "bauthor": book_data[2], # 作者 "byu_data": book_data[3], # 出版时间 "bnumber": int(book_data[4]), # 总书籍数 "ISBN": book_data[5], # 书本编号 "type": book_data[6], # 书本类型 } books.append(book) print(books) mycursor.close()

books_data = [{"id": int(row[0]), "btitle": row[1], "bauthor": row[2], "byu_data": row[3], "bnumber": int(row[4]), "ISBN": row[5], "type": row[6]} for row in mycursor.fetchall()] # 关闭游标 ...

row_list = [] for row in data_sheet[1]: row_list.append(row.value) rowstag = row_list[0]returnData[i] = json.dumps(dict(zip(rowstag, row_list[i])))哪里出现错误

for i, row in enumerate(data_sheet): row_list = [] for cell in row: row_list.append(cell.value) rowstag = row_list[0] returnData[i] = json.dumps(dict(zip(rowstag, row_list))) 注意，这只是一...

完善一下下面代码，是的dataframe数据的列索引也可以添加到Excel文件中#插入到指定的位置 import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(r'D:\anaconde3\测试\test.xlsx') sheet = workbook.worksheets[3] # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ "Name": ["John", "Alice", "Bob"], "Age": [25, 30, 28] }) # 将DataFrame转换为二维列表 data = df.values.tolist() # 定义要插入数据的起始单元格位置 start_row = 2 # 开始行号 start_col = 2 # 开始列号 # 插入数据到指定位置 for row_index, row_data in enumerate(data): for col_index, value in enumerate(row_data): sheet.cell(row=start_row + row_index, column=start_col + col_index, value=value) # 保存工作簿 workbook.save(r'D:\anaconde3\测试\test.xlsx')

for row_index, row_data in enumerate(data): for col_index, value in enumerate(row_data): sheet.cell(row=start_row + row_index, column=start_col + col_index, value=value) # 保存工作簿 workbook.save...

# 读取 CSV 文件 data1 = [] with open('day01改改.csv', 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: data1.append(row) for row in data1: if row['duration'] <=0: data1.append(row) break fieldnames = data1[0].keys() # 获取字段名 with open('day01改改.csv', 'w', newline='') as result_file: writer = csv.DictWriter(result_file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() # 写入字段名 writer.writerows(data1) TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'

在你的代码中，出现了一个TypeError错误，错误信息“'str' 和 'int' 之间不支持 '<=' 操作”。 这个错误是因为你尝试将字符串类型的row['duration']与整数类型的0进行比较。在对CSV文件进行读取时，所有的列数据...

class D_huaxue(db.Model): __tablename__ = 'd_huaxue' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(100), nullable=False) longitude = db.Column(db.Float, nullable=False) latitude = db.Column(db.Float, nullable=False)@app.route('/echarts',methods=['GET']) def echarts(): if request.method == 'GET': query_result =D_huaxue.query.filter() context = { 'query_result': query_result } data = [] for row in query_result: data.append({ 'name': row['name'], 'value': [row['longitude'], row['latitude']], 'symbolSize': 15, 'itemStyle': {'color': 'blue'} }) return render_template('地图2.html')File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 2525, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1822, in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1820, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\flask\app.py", line 1796, in dispatch_request return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args) File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/app.py", line 1160, in echarts 'name': row['name'], TypeError: 'D_huaxue' object is not subscriptable 127.0.0.1 - - [01/Jun/2023 12:16:40] "GET /echarts HTTP/1.1" 500 -

问题出在 for 循环中的 row 对象上。在 Flask 中，查询结果返回的是一个对象而不是字典，因此你不能像字典一样对其进行下标操作。你需要使用对象属性来获取相应的值，例如 row.name 代替 row['name']，row....

优化这段代码from openpyxl import load_workbook# 加载 Excel 文件workbook = load_workbook('example.xlsx')# 获取需要操作的工作表worksheet = workbook['Sheet1']# 获取最大行数和最大列数max_row = worksheet.max_rowmax_column = worksheet.max_column# 遍历需要操作的列for column in range(1, max_column + 1): # 求最大值 max_value = max([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求最小值 min_value = min([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 求平均值 values = [worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)] mean_value = sum(values) / len(values) # 将平均值赋值给某一单元格 worksheet.cell(row=1, column=max_column + 1).value = mean_value# 保存 Excel 文件workbook.save('example.xlsx')

column_values.append([worksheet.cell(row=row, column=column).value for row in range(1, max_row + 1)]) # 遍历每一列 for i, values in enumerate(column_values): # 求最大值 max_value = max(values) #...

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