import pymysqlimport csvimport pandas as pdcon = pymysql.connect(host='localhost', user='root', port=3306, password='123456', charset="utf8", database='xscj')cur = con.cursor()with open('student.csv', encoding="utf-8") as f: data = [tuple(row) for row in csv.reader(f, delimiter='，')] print(data)sql = "insert into stu(sno, name, major, born, nian, money) values(%s, %s, %s, %s, %s, %s)"cur.executemany(sql, data)cur.execute("select * from stu")result = cur.fetchall()print(result)con.commit()cur.close()con.close()为什么还是会报错

时间: 2024-04-26 08:21:51 浏览: 123
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import pandas as pd.docx

你需要检查报错信息，以便确定问题所在。常见的报错信息有以下几种： 1. `pymysql.err.ProgrammingError: (1064, "You have an error in your SQL syntax...")`：这种报错信息通常是由于 SQL 语句语法错误导致的。你需要检查 SQL 语句是否正确，特别是字段名、表格名、数据类型、占位符等是否正确。 2. `pymysql.err.InternalError: (1366, "Incorrect string value...")`：这种报错信息通常是由于编码不匹配导致的。你需要检查数据库表格的编码是否与 Python 代码中指定的编码一致，例如都使用 UTF-8 编码。 3. `pymysql.err.IntegrityError: (1062, "Duplicate entry...")`：这种报错信息通常是由于插入重复数据导致的。你需要检查 CSV 文件中是否有重复数据，或者在插入数据前先清空表格。 4. `pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost'...")`：这种报错信息通常是由于连接数据库时出现问题导致的。你需要检查数据库服务是否正常运行，或者检查用户名、密码、端口号等是否正确。 根据报错信息，你可以定位问题并进行修正。如果你不确定如何解决问题，可以将报错信息提供给我，我会尽力帮助你。
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python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) ...

import pymysql import csv import pandas as pd con=pymysql.connect(host='localhost',user='root',port=3306,password='123456',charset="utf8",database='xscj') cur=con.cursor() with open('student.csv',encoding="utf-8") as f: gay=[tuple(row)for row in csv.reader(f,delimiter='，')] print(gay) sql="insert into stu(sno,name,major,born,nian,money) values(?,?,?,?,?,?)" cur.executemany(sql,gay) cur.execute("show stu") con.commit() con.rollback() cur.close() con.close()

代码中使用了 pymysql 模块与数据库建立连接，然后使用 csv 模块读取 CSV 文件中的数据，并将其转化为元组的列表。接着，使用 executemany() 方法将列表中的数据批量插入到数据库表格中。最后，使用 commit() 方法...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import pandas as pd import urllib # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚' ;" cur.execute(select_sqli) data=cur.fetchall() except Exception as e: print("创建数据表失败:", e) else: print("创建数据表成功;") #data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) time=[] for i in range(len(data)): time.append(datetime.strptime(data[i][0], '%Y-%m')) print(time)哪里有错

connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.api import Holt from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing from pmdarima.arima import auto_arima #from statsmodels.tsa.stattools import pcorrelogram# 设置maxlag参数为5 # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) try: select_sqli = "SELECT time FROM sheji.sale;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.sort_index() print(data[len(data)-1])哪里有问题

这段代码的问题在于最后一行的 print(data[len(data)-1])。这里使用了 DataFrame 的行索引来获取数据，但是 DataFrame 的行索引并不是连续的数字，而是由时间序列数据组成的 DatetimeIndex。因此，使用 len(data)...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data) print(data)哪里有错

connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称 cur = connect.cursor() # 读取数据 try: select_...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库查询语句 select_sql = "SELECT time, xiaoliang FROM ...

解释代码，说明爬虫实现过程：# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

1. 导入需要的库，包括pymysql、requests、re、pandas和BeautifulSoup。 2. 定义get_movies函数，该函数使用requests库向豆瓣电影Top250页面发送HTTP请求，然后使用BeautifulSoup解析HTML页面内容，获取电影信息，...

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。 2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入urlencode函数。 3. 可以将函数或代码段封装成函数或类，使...

pandas pymysql

pandas和pymysql是两个Python库，用于数据处理和数据库连接。pandas库提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。而pymysql库则是用于连接和操作MySQL数据库的工具。 在使用pandas和...

import pymysql python。 保存to.sql时候，对ts_code列中 883开头的 使用replace 其余的使用append

import pandas as pd import pymysql # 建立数据库连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='database_name' ) # 读取数据 df = pd.read_csv...

import pymysql python。 保存时对ts_code列中 883开头的 使用replace 其余的使用append

同时，您需要将代码中的 localhost、port、user、password、database_name 等参数进行相应修改，以符合您的实际情况。 另外，为了确保 replace 操作能够正确执行，我们需要先使用 DROP TABLE 命令将...

pymysql connect参数

engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}/{}'.format(user, password, host, db)) data = pd.read_sql_query(sql, engine) # 使用SQL查询语句获取数据 在这里，sql变量应替换为实际的SQL查询。

# 导入tushare import tushare as ts # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api('9ca8c71035f360d1dabefd82df4261e4be2ebe201bcf469e0bb7ede8') # 拉取数据 df = pro.top10_floatholders(**{ "ts_code": "", "period": "", "ann_date": "", "start_date": "", "end_date": "", "offset": "", "limit": "" }, fields=[ "ts_code", "ann_date", "end_date", "holder_name", "hold_amount" ]) print(df) 保存到mysql 并且根据已下载的数据进行更新

import pandas as pd # 将数据转换成 DataFrame 格式 df = pro.top10_floatholders( **{ "ts_code": "", "period": "", "ann_date": "", "start_date": "", "end_date": "", "offset": "", "limit": "" },...

python用csv模块和pymysql模块完成.设有数据文件student.csv，内容如下图所示，请设计程序将此文件中的数据导入SQLite数据库或MySQL数据库stu.db的表data中，并对其中的数据进行插入、删除、更改、查询操作。将以上操作封装成函数。

def import_data(file_path, db_type, db_name, db_host='localhost', db_port=3306, db_user='root', db_password='root'): # 读取csv文件 data = pd.read_csv(file_path) # 连接数据库 if db_type == 'mysql'...

pymysql select 纵向输出

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='database_name', charset='utf8') 这里需要根据实际情况填写数据库的连接信息，如主机名、端口号、用户名、密码...

pandas 写入mysql

要使用 pandas 将数据写入 MySQL 数据库，需要安装 pymysql 模块。 首先，需要连接到 MySQL 数据库： python import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user...
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资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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