用Python读取D盘下A过铁精矿文件夹中江南A过铁精矿.mdb中表一number数据列跳过第一行的数据，并将其输出

你可以使用以下代码实现：

import pyodbc
import pandas as pd

# 连接到Access数据库
conn = pyodbc.connect(r"Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=D:\A过铁精矿\江南A过铁精矿.mdb;")

# 查询表一中的数据
sql = "SELECT number FROM 表一"
df_access = pd.read_sql_query(sql, conn, index_col='number', skiprows=1)

# 输出结果
print(df_access)

这段代码中，我们首先使用pyodbc库连接到了Access数据库。然后，通过读取表一中的number列数据，使用pandas的read_sql_query方法将数据读取为DataFrame对象。最后，我们输出了该对象，即为我们所需要的结果。

相关问题

用sqlite3读取D盘下A过铁精矿文件夹中江南A过铁精矿.mdb中表一number数据列跳过第一行的数据，并将其输出

由于SQLite3不支持直接读取Access数据库的方式，你需要先将Access数据库中的数据导出为CSV格式，然后再使用Python中的CSV模块读取数据。以下是一个读取CSV文件并输出指定列的示例代码：

import csv

with open('D:\\A过铁精矿\\江南A过铁精矿.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for i, row in enumerate(reader):
        if i == 0:  # 跳过第一行
            continue
        print(row[0])  # 输出第一列数据

你只需要将上述代码中的文件路径改为你的CSV文件路径，然后运行即可输出指定列的数据。

用pandas读取D盘下A过铁精矿文件夹中江南A过铁精矿.mdb中表一number数据列跳过第一行的数据，并将上述输出的df数据按表一number顺序排列并输出

这里提供一种使用`pandas`库中的`read_sql_query()`函数读取Access数据库文件中的数据的方法来完成你的要求。需要先安装`pyodbc`库用于连接Access数据库。

请先确保你已经按照我的要求安装好了必要的库，然后可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import pyodbc

2. 建立数据库连接：

conn = pyodbc.connect(r"Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=D:\A过铁精矿\江南A过铁精矿.mdb;")

3. 使用`read_sql_query()`函数读取数据：

sql = "SELECT * FROM 表一"
df = pd.read_sql_query(sql, conn, index_col='number', skiprows=1)

这里我使用`SELECT *`读取表一中的所有数据，并指定`index_col='number'`将`number`列作为行索引，`skiprows=1`跳过第一行数据。

4. 按照表一的`number`列排序并输出：

df.sort_index(inplace=True)
print(df)

这里使用`sort_index()`函数按照行索引排序，`inplace=True`表示在原数据上排序。

完整代码如下：

import pandas as pd
import pyodbc

conn = pyodbc.connect(r"Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=D:\A过铁精矿\江南A过铁精矿.mdb;")

sql = "SELECT * FROM 表一"
df = pd.read_sql_query(sql, conn, index_col='number', skiprows=1)

df.sort_index(inplace=True)
print(df)