python dataframe 将含有nan的列数据类型设为int

时间: 2023-12-22 08:06:44 浏览: 263

要将含有NaN的列数据类型设为int,可以使用fillna函数先将NaN值填充为0,然后再使用astype函数将数据类型转换为int。以下是示例代码:

import pandas as pd

# 创建包含NaNDataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})

# 将含有NaN的列数据类型设为int
df = df.fillna(0).astype(int)

print(df.dtypes)

输出结果为:

A    int32
B    int32
dtype: object

这样,含有NaN的列的数据类型就被成功地转换成了int。

相关问题

python dataframe统计NAN

好的,我现在需要回答用户关于如何在pandas DataFrame中统计NaN或缺失值数量的问题。首先,我得回忆一下pandas的相关方法。记得pandas有isna()和isnull()函数,这两个函数可以检测缺失值,生成一个布尔类型的DataFrame,其中True表示该位置是NaN。然后,用户可能需要统计每列或每行的NaN数量,或者是整个DataFrame中的总数。

接下来,我应该分步骤说明不同的统计方法。首先,统计每列的NaN数量,可以使用df.isna().sum(),因为sum()会将True视为1,False视为0,这样每列的和就是该列的NaN数量。同样,如果要统计每行的NaN数量,可以指定axis=1,即df.isna().sum(axis=1)。

然后,用户可能还想知道整个DataFrame中有多少个NaN,这时候可以用两次sum(),先按列求和再总和,或者直接使用values.sum(),比如df.isna().sum().sum()。这样就能得到总缺失值数量。

另外,用户可能还想了解每个列的缺失值比例,可以用df.isna().mean(),这样得到的是每列NaN的比例。比如,如果一列有2个NaN,总共有4个数据,比例就是0.5。

我还需要检查是否有其他相关的方法,比如使用describe()或者info(),不过这些可能不太直接。info()会显示每列的非空值数量,从而间接得到NaN的数量,但不如isna().sum()直接。

然后,我需要考虑用户提供的引用内容。引用[2]中提到了替换NaN值为零的例子,其中创建了一个包含NaN的DataFrame,这可能作为示例使用。我可以参考这个例子来构造示例代码,比如使用data字典创建df,然后应用上述方法。

此外,用户的问题中提到了“统计NAN值的方法”,可能需要给出具体的代码示例,并解释每个步骤的作用。例如,先导入pandas,创建示例DataFrame,然后展示如何计算每列、每行和总的NaN数量。

可能还需要注意一些常见问题,比如isna()和isnull()在pandas中是等价的,可以互换使用。另外,如果用户的数据中有其他类型的缺失值,比如NaT,这些函数同样可以检测到。

最后,应该验证这些方法的正确性。比如,在示例DataFrame中,列A有1个NaN,列B有1个NaN,列C没有NaN。那么每列的sum()结果应该是A:1,B:1,C:0,总的sum().sum()是2。这样在示例中展示代码和输出,可以更清楚地说明问题。

总结一下,回答的结构应该是:先介绍isna()/isnull()函数,然后分情况说明如何统计每列、每行、总数以及比例,并提供示例代码和输出。同时,结合用户提供的引用中的示例数据,确保示例的一致性和可理解性。在Pandas中统计DataFrame的缺失值(NaN)数量可以通过以下方法实现:


一、基本统计方法

  1. 统计每列的NaN数量
    使用isna()isnull()生成布尔掩码,再通过sum()聚合:

    import pandas as pd
    
    data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, 7], 'C': [8, 9, 10, 11]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 每列NaN数量
    nan_per_column = df.isna().sum()
    print(nan_per_column)
    

    输出

    A    1
    B    1
    C    0
    dtype: int64
    
  2. 统计每行的NaN数量
    指定axis=1按行统计:

    nan_per_row = df.isna().sum(axis=1)
    print(nan_per_row)
    

    输出

    0    1
    1    0
    2    1
    3    0
    dtype: int64
    
  3. 统计整个DataFrame的NaN总数
    双重sum()聚合:

    total_nan = df.isna().sum().sum()
    print(total_nan)  # 输出: 2
    

二、进阶统计方法

  1. 计算缺失值比例
    使用mean()替代sum()

    # 每列NaN比例
    nan_ratio = df.isna().mean()
    print(nan_ratio)
    

    输出

    A    0.25
    B    0.25
    C    0.00
    dtype: float64
    
  2. 快速查看缺失值概况
    使用info()方法:

    df.info()
    

    输出

    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
    Data columns (total 3 columns):
     A    3 non-null float64
     B    3 non-null float64
     C    4 non-null int64
    dtypes: float64(2), int64(1)
    

三、处理缺失值的关联操作

若需替换NaN值,可参考以下方法[^2]:

df_filled = df.fillna(0)  # 将NaN替换为0

python dataframe生成空白列

回答1:

在Python中,Pandas库的DataFrame对象是一种非常方便的数据结构,可以用于处理和分析数据。有时,我们需要向DataFrame对象添加空白列以便于后续填充数据或进行其他操作。那么,如何在Python中生成空白列呢?

生成空白列的方法很简单,我们只需在DataFrame对象中添加一个新的列名,并将初值设置为NaN或者空字符串即可。例如,下面的代码演示了如何在DataFrame对象中生成一个名为‘new_col’的空白列:

import pandas as pd

# 创建一个包含3行2列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})

# 生成一个名为‘new_col’的空白列
df['new_col'] = ''
# 或者
# df['new_col'] = float('nan')

# 显示修改后的DataFrame对象
print(df)

执行以上代码,我们可以看到生成的新的DataFrame对象如下所示:

   col1 col2 new_col
0     1    A        
1     2    B        
2     3    C        

从上面的输出中可以看出,DataFrame对象中已经成功生成了一个名为‘new_col’的空白列。

需要注意的是,在生成空白列后,我们需要根据实际需要填充数据。可以使用loc方法或者直接对DataFrame对象的列进行赋值操作,例如:

# 将第一行新列的值设置为‘X’
df.loc[0, 'new_col'] = 'X'

# 直接对新列赋值
df['new_col'] = [1.0, 2.0, 3.0]

# 显示修改后的DataFrame对象
print(df)

以上代码将第一行新列的值设置为‘X’,并使用列表对新列进行了赋值操作。执行后,修改后的DataFrame对象如下所示:

   col1 col2  new_col
0     1    A      'X'
1     2    B      1.0
2     3    C      2.0

在最后,需要注意的是,在Pandas中,DataFrame对象中的空白列不影响其它列的操作或计算,也不会引发错误。因此,在需要时可以随时添加或删除空白列。

回答2:

在Python中,使用pandas库中的DataFrame可以方便地处理和分析数据。生成空白列可以通过在DataFrame中添加一个空的Series实现。

具体操作步骤如下:

  1. 创建一个空的Series,可以使用以下方式:

    import pandas as pd
    
    s = pd.Series([])
    
  2. 在DataFrame中添加空白列,可以使用以下方式:

    df['新的空白列'] = s
    

    其中,“新的空白列”是新添加的列名,需要与原DataFrame中的列名不同。

    示例代码如下:

    import pandas as pd
    
    # 创建DataFrame
    data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 创建一个空的Series
    s = pd.Series([])
    
    # 在DataFrame中添加空白列
    df['C'] = s
    
    print(df)
    

    运行结果如下:

       A  B   C
    0  1  4 NaN
    1  2  5 NaN
    2  3  6 NaN
    

    可以看到,在原有的DataFrame中添加了一个空白列“C”。

回答3:

在Python的pandas库中,DataFrame是用于处理和分析数据的主要数据结构。当我们需要在DataFrame中生成一个空白列时,可以采取如下的方法。

首先,我们可以使用DataFrame的assign方法来为DataFrame添加一列空白列。具体方法如下:

import pandas as pd

# 生成空白列名为'new_column'的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(new_column=pd.Series(dtype='float64'))

在这个例子中,我们定义了一个DataFrame,并使用assign方法添加了一个空白列'new_column',并将其数据类型设定为float64。我们还可以使用其他数据类型,如int、str等。

除此之外,我们还可以使用pandas库中的insert方法来在DataFrame中插入一个空白列。具体方法如下:

import pandas as pd

# 插入空白列名为'new_column'的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.insert(loc=0, column='new_column', value=pd.Series(dtype='float64'))

在这个例子中,我们定义了一个DataFrame,并使用insert方法在第0列处插入一个空白列'new_column'。我们也将其数据类型设定为float64。

总之,无论是使用assign方法还是insert方法,在Python的pandas库中都可以轻松生成一个空白列。

向AI提问 loading 发送消息图标

相关推荐

最新推荐

recommend-type

在Python中Dataframe通过print输出多行时显示省略号的实例

在Python数据分析领域,DataFrame是pandas库中一个非常重要的数据结构,它被广泛用于处理和操作二维表格数据。当我们处理大型DataFrame时,由于屏幕显示限制,`print`函数默认只会展示一部分行,尤其是在行数较多时...
recommend-type

JPA 1.2源码调整:泛型改进与Java EE 5兼容性

根据提供的文件信息,以下是相关的知识点: ### 标题知识点:javax-persistence-api 1.2 src **JPA (Java Persistence API)** 是一个 Java 标准规范,用于在 Java 应用程序中实现对象关系映射(ORM),从而实现对象与数据库之间的映射。JPA 1.2 版本属于 Java EE 5 规范的一部分,提供了一套用于操作数据库和管理持久化数据的接口和注解。 #### 关键点分析: - **javax-persistence-api:** 这个词组表明了所讨论的是 Java 中处理数据持久化的标准 API。该 API 定义了一系列的接口和注解,使得开发者可以用 Java 对象的方式操作数据库,而不需要直接编写 SQL 代码。 - **1.2:** 指的是 JPA 规范的一个具体版本,即 1.2 版。版本号表示了该 API 集成到 Java EE 中的特定历史节点,可能包含了对之前版本的改进、增强特性或新的功能。 - **src:** 这通常表示源代码(source code)的缩写。给出的标题暗示所包含的文件是 JPA 1.2 规范的源代码。 ### 描述知识点:JPA1.2 JavaEE 5 从glassfish源码里面拷贝的 稍微做了点改动 主要是将参数泛型化了,比如:Map map -> Map<String,String> map Class cls --> Class<?> cls 涉及到核心的地方的源码基本没动 #### 关键点分析: - **JPA1.2 和 JavaEE 5:** 这里进一步明确了 JPA 1.2 是 Java EE 5 的一部分,说明了该 API 和 Java EE 规范的紧密关联。 - **从glassfish源码里面拷贝的:** GlassFish 是一个开源的 Java EE 应用服务器,JPA 的参考实现是针对这个规范的具体实现之一。这里提到的源码是从 GlassFish 的 JPA 实现中拷贝出来的。 - **参数泛型化了:** 描述中提到了在源码中进行了一些改动,主要是泛型(Generics)的应用。泛型在 Java 中被广泛使用,以便提供编译时的类型检查和减少运行时的类型检查。例如,将 `Map map` 改为 `Map<String, String> map`,即明确指定了 Map 中的键和值都是字符串类型。将 `Class cls` 改为 `Class<?> cls` 表示 `cls` 可以指向任何类型的 Class 对象,`<?>` 表示未知类型,这在使用时提供了更大的灵活性。 - **核心的地方的源码基本没动:** 描述强调了改动主要集中在非核心部分的源码,即对核心功能和机制的代码未做修改。这保证了 JPA 核心功能的稳定性和兼容性。 ### 标签知识点:persistence jpa 源代码 #### 关键点分析: - **persistence:** 指的是数据持久化,这是 JPA 的核心功能。JPA 提供了一种机制,允许将 Java 对象持久化到关系数据库中,并且可以透明地从数据库中恢复对象状态。 - **jpa:** 作为标签,它代表 Java Persistence API。JPA 是 Java EE 规范中的一部分,它提供了一种标准的方式来处理数据持久化和查询。 - **源代码:** 该标签指向包含 JPA API 实现的源码文件,这意味着人们可以查看和理解 JPA 的实现细节,以及如何通过其 API 与数据库进行交互。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点:javax 这个部分提供的信息不完整,只有一个单词 "javax",这可能是压缩包中包含的文件或目录名称。然而,仅凭这个信息,很难推断出具体的细节。通常,"javax" 前缀用于表示 Java 规范扩展包,因此可以推测压缩包中可能包含与 Java 标准 API 扩展相关的文件,特别是与 JPA 相关的部分。 综上所述,这个文件提供了一个深入理解 JPA API 源码的窗口,尤其是如何通过泛型的应用来增强代码的健壮性和灵活性。同时,它也揭示了 JPA 在 Java EE 环境中如何被实现和应用的。由于涉及到了核心 API 的源码,这将对希望深入研究 JPA 实现机制和原理的开发者提供极大的帮助。
recommend-type

【MegaTec通信协议速成秘籍】:只需10分钟,掌握基础概念与核心术语

# 摘要 本论文全面介绍了MegaTec通信协议的理论基础与实际应用。首先概述了通信协议的基本概念和结构,随后深入探讨了MegaTec通信协议的核心理论,包括数据包格式、工作原理以及错误检测与控制机制。文中还分析了该协议在不同领域的应用,特别是在网络设备、软件开发和网络安全方面的作用。进一步,论文讨论了M
recommend-type

TRMM的nc4数据根据shp掩膜裁剪

<think>好的,我现在要解决的问题是用户如何利用Python或GIS工具对TRMM的nc4格式数据通过shp文件进行掩膜裁剪。首先,我需要理解用户的需求。TRMM数据通常是降水数据,存储为NetCDF4(nc4)格式,用户希望根据shp文件定义的区域进行裁剪,只保留该区域内的数据。这可能涉及到地理空间处理,比如使用GDAL、rasterio、xarray等库,或者GIS软件如ArcGIS、QGIS。 首先,用户提到了Python或GIS工具两种途径。我需要分别考虑这两种方法的步骤。对于Python方法,可能需要使用xarray来处理NetCDF数据,然后用geopandas或raster
recommend-type

掌握DiskFileItemFactory: 使用正确的jar包处理表单

在介绍知识点之前,我们需要明确几个关键的概念和组件。首先,对于Java Web开发,文件上传功能是一个比较常见的需求。处理文件上传时,通常会涉及到两个重要的Apache Commons组件:commons-fileupload和commons-io。这两个组件分别用于处理文件上传和进行输入输出流的操作。 ### 关键概念和知识点 #### multipart/form-data `multipart/form-data` 是一种在HTTP协议中定义的POST请求的编码类型,主要用于发送文件或者表单字段的内容。在发送POST请求时,如果表单中包含了文件上传控件,浏览器会将请求的内容类型设置为 `multipart/form-data`,并将表单中的字段以及文件以多部分的形式打包发送到服务器。每个部分都有一个 Content-Disposition 以及一个 Content-Type,如果该部分是文件,则会有文件名信息。该编码类型允许文件和表单数据同时上传,极大地增强了表单的功能。 #### DiskFileItemFactory `DiskFileItemFactory` 是 `commons-fileupload` 库中的一个类,用于创建 `FileItem` 对象。`FileItem` 是处理表单字段和上传文件的核心组件。`DiskFileItemFactory` 可以配置一些参数,如存储临时文件的位置、缓冲大小等,这些参数对于处理大型文件和性能优化十分重要。 #### ServletFileUpload `ServletFileUpload` 是 `commons-fileupload` 库提供的另一个核心类,它用于解析 `multipart/form-data` 编码类型的POST请求。`ServletFileUpload` 类提供了解析请求的方法,返回一个包含多个 `FileItem` 对象的 `List`,这些对象分别对应请求中的表单字段和上传的文件。`ServletFileUpload` 还可以处理错误情况,并设置请求大小的最大限制等。 #### commons-fileupload-1.3.jar 这是 `commons-fileupload` 库的jar包,版本为1.3。它必须添加到项目的类路径中,以使用 `DiskFileItemFactory` 和 `ServletFileUpload` 类。这个jar包是处理文件上传功能的核心库,没有它,就无法利用上述提到的功能。 #### commons-io-1.2.jar 这是 `commons-io` 库的jar包,版本为1.2。虽然从名称上来看,它可能跟输入输出流操作更紧密相关,但实际上在处理文件上传的过程中,`commons-io` 提供的工具类也很有用。例如,可以使用 `commons-io` 中的 `FileUtils` 类来读取和写入文件,以及执行其他文件操作。虽然`commons-fileupload` 也依赖于 `commons-io`,但在文件上传的上下文中,`commons-io-1.2.jar` 为文件的读写操作提供了额外的支持。 ### 实际应用 要利用 `commons-fileupload` 和 `commons-io` 进行文件上传,首先需要在项目中包含这两个jar包。随后,通过配置 `DiskFileItemFactory` 来处理上传的文件,以及使用 `ServletFileUpload` 来解析请求。具体流程大致如下: 1. 创建 `DiskFileItemFactory` 的实例,并配置存储临时文件的目录以及缓冲大小。 2. 创建 `ServletFileUpload` 的实例,并将之前创建的 `DiskFileItemFactory` 实例设置给它。 3. 解析HTTP请求,获取 `List<FileItem>` 实例,这个列表包含了所有上传的文件和表单数据。 4. 遍历这个列表,判断每个 `FileItem` 是普通表单字段还是文件,然后进行相应的处理。 5. 对于文件类型的 `FileItem`,可以使用 `commons-io` 提供的类和方法,如 `FileUtils` 来保存文件到服务器磁盘。 ### 总结 在处理 `multipart/form-data` 编码类型的表单上传时,`commons-fileupload` 和 `commons-io` 这两个库提供了非常方便和强大的功能。`commons-fileupload-1.3.jar` 提供了文件上传处理的必要工具类,而 `commons-io-1.2.jar` 在文件读写等操作上提供了额外的帮助。理解这些组件的使用方法和相关概念,对于实现Web应用中的文件上传功能来说,是至关重要的。在实际应用中,合理的配置和使用这些库,能够使文件上传变得更加高效和稳定。
recommend-type

Q64AD2DA性能提升攻略:高效优化的10大关键步骤

# 摘要 Q64AD2DA设备的性能优化是确保其高效稳定运行的关键环节。本文系统地概述了Q64AD2DA在硬件、软件及网络性能方面的优化策略。从硬件提升到软件调优,从网络性能改进到性能监控与管理,详细介绍了各种针对性的提升方案,包括硬件升级、冷却散热优化、电源管理、操作系统和应用程序调优、网络参数调整以及性能监控工具的选择和使用。本文旨在
recommend-type

qt多线程绘制动态曲线

### 如何在 Qt 中使用多线程绘制动态曲线 #### 使用 QCustomPlot 和多线程实现动态曲线绘制 为了实现在 Qt 中通过多线程绘制动态曲线的功能,可以结合 `QCustomPlot` 库和 Qt 的多线程机制。以下是具体的技术细节: 1. **QCustomPlot 集成** QCustomPlot 是一个用于数据可视化的强大工具[^1]。它能够高效地处理大量数据点,并提供丰富的绘图选项。要将其集成到项目中,需下载其源码文件并将头文件和 `.cpp` 文件添加至工程。 2. **多线程设计** 在 Qt 中创建多线程可以通过继承 `QThread`
recommend-type

WinCVS压缩包:技术开发与结构整合利器

根据所提供的信息,我们可以推断出与"Wincvs.rar"相关的知识点。这里将涵盖关于WinCVS的基本概念、用途以及它在软件开发和结构整合中的应用。 ### 知识点一:WinCVS概述 WinCVS是CVS(Concurrent Versions System)的Windows图形界面版本。CVS是一个版本控制系统,它允许多个用户共享对源代码和文档的修改。WinCVS提供了一个图形用户界面,使得在Windows操作系统上使用CVS变得更加直观和方便。CVS本身是一个客户端-服务器应用程序,它能够在本地或远程服务器上存储源代码的多个版本,并允许用户并行工作,而不互相干扰。 ### 知识点二:技术开发中的CVS功能 在技术开发领域,WinCVS扮演了版本控制工具的角色。版本控制系统是软件开发生命周期中不可或缺的一部分,它可以帮助开发者管理代码变更、跟踪问题以及回归测试等。以下是CVS在技术开发中的一些关键功能: 1. **版本管理:** CVs允许用户跟踪和管理源代码文件的所有版本,确保开发历史的完整性。 2. **并发编辑:** 多个开发者可以在不同时间或同时对同一文件的不同部分进行编辑,CVS能合理合并这些变更。 3. **分支与合并:** 支持创建项目分支,使得开发者能够在不同的功能或修复上并行工作,随后可以将这些分支合并回主代码库。 4. **访问控制:** 管理员能够控制不同的用户对不同代码库或分支的访问权限。 5. **日志与审计:** 记录每次代码提交的详细日志,便于事后审计和回溯。 6. **历史恢复:** 在出现错误或丢失工作时,可以轻松恢复到先前的版本。 ### 知识点三:结构整合中的WinCVS应用 结构整合,通常指的是将不同的模块、服务或应用按照某种结构或模式整合在一起,以确保系统的整体运行。WinCVS在结构整合中的作用体现在以下方面: 1. **代码共享与整合:** WinCVS允许团队成员共享代码变更,确保所有相关方都能够同步最新的代码状态,减少版本冲突。 2. **模块化开发:** 可以将大型项目分解成多个模块,通过WinCVS管理各个模块的版本,提高开发效率和可维护性。 3. **持续集成:** 在持续集成(Continuous Integration,CI)流程中,WinCVS能够为自动化构建系统提供准确的源代码状态,帮助团队快速发现并修复集成错误。 4. **跨平台协作:** WinCVS跨越不同操作系统平台,为不同背景的开发者提供统一的工作环境,便于项目组内的协作与沟通。 ### 知识点四:WinCVS操作与实践 虽然WinCVS已经不是当前最流行的版本控制系统(如Git已逐渐取代CVS),但它在历史上曾经广泛应用,因此了解基本操作对于维护老旧项目依然有价值: 1. **检出(Checkout):** 新用户首次工作时从CVS服务器获取代码的过程。 2. **更新(Update):** 在本地工作副本中获取最新服务器上的变更。 3. **提交(Commit):** 将本地更改上传到CVS服务器,成为共享代码的一部分。 4. **合并(Merge):** 将分支上的变更合并到主干(trunk)或其他分支上。 5. **冲突解决(Conflict resolution):** 当CVS检测到两个开发者的更改发生冲突时,需要手动解决这些冲突,并重新提交。 ### 知识点五:替代品与现状 随着时间的推移,新的版本控制系统,如Git、SVN(Subversion)等逐渐取代了CVS的位置。Git特别以其分布式架构、分支管理和灵活的工作流受到广泛欢迎。虽然WinCVS本身可能不再被广泛使用,但其提供的功能和概念在当前版本控制系统中依然有对应的功能实现。因此,了解WinCVS可以帮助用户更好地理解和掌握这些现代版本控制系统。 综上所述,WinCVS不仅在技术开发中起到了重要作用,而且在软件工程的结构整合过程中也发挥了关键影响。虽然它的黄金时期已经过去,但对于学习版本控制的基本原则和技术遗产项目的维护依然有着重要的教育意义。
recommend-type

Q64AD2DA故障诊断秘籍:一文掌握常见问题及解决方案

# 摘要 本文系统性地探讨了Q64AD2DA设备的故障诊断流程,详细介绍了硬件故障与软件故障的诊断方法、策略和解决方案。通过对硬件结构的解析、软件工作原理的分析以及综合故障排查策略的讨论,本文旨在为技术人员提供一个全面的故障诊断和处理框架。此外,还探讨了进阶诊断技巧,如自动化工具的使用、数据分析以及远程故障诊断技术,以提高故障处
recommend-type

在终端运行命令行方式,用sqlalchemy映射数据库的数据表

<think>嗯,用户问的是如何在终端运行命令行方式,用SQLAlchemy映射数据库的数据表。首先,我需要确认用户的需求。他们可能已经了解SQLAlchemy的基本概念,但需要具体的步骤来操作。 首先,SQLAlchemy是一个ORM工具,用于将数据库表结构映射到Python类。用户可能需要知道如何定义模型类,以及如何通过命令行生成数据库表。不过,通常SQLAlchemy的使用更多是在Python脚本中,而不是直接在终端输入命令。所以可能需要解释如何编写脚本并通过终端运行它。 接下来,用户提到的“终端运行命令行方式”可能是指通过执行Python脚本来操作数据库。需要分步骤说明:安装SQL
手机看
程序员都在用的中文IT技术交流社区

程序员都在用的中文IT技术交流社区

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

客服 返回
顶部