import pyodbc server = '127.0.0.1' database = 'SQL_PLC' username = 'sa' password = 'bme12345' cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=' + server + ';DATABASE=' + database + ';UID=' + username + ';PWD=' + password) cursor = cnxn.cursor() cursor.execute("INSERT INTO plcdata (出水压力,瞬时流量,总流量,当日运行次数,运行总次数) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)", 10, 20, 30, 40, 50) cnxn.commit()错误

看起来你在使用 pyodbc 连接 SQL Server 数据库并插入数据，但是代码中存在错误。具体来说，cursor.execute() 方法的参数中缺少一个元组，你需要将要插入的数据作为参数传递给该方法，如下所示：

cursor.execute("INSERT INTO plcdata (出水压力,瞬时流量,总流量,当日运行次数,运行总次数) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)", (10, 20, 30, 40, 50))

注意，需要将要插入的数据放在一个元组中，并将该元组作为参数传递给 execute() 方法。另外，如果插入的数据值为字符串类型，需要用单引号或双引号将其括起来。最后，记得调用 cnxn.commit() 方法提交数据。

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连接mysql数据库 # mysql_conn = mysql.connector.connect(host='172.16.2.246', # port='33060', # user='root', # password='8ach4b6f9c', # database='testdata_analyse', # ) # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # 获取 SQL Server 数据 # sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" # sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn) # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 怎么将查询结果插入到mysql数据库中，如何编写代码？？

可以使用 pandas 库中的 to_sql() 方法将查询结果直接插入到 MySQL 数据库中。下面是示例代码：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接 MySQL 数据库
mysql_conn = mysql.connector.connect(
    host='172.16.2.246',
    port='33060',
    user='root',
    password='8ach4b6f9c',
    database='testdata_analyse'
)

# 执行查询操作，查询结果保存在 result_df 变量中
result_df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", mysql_conn)

# 将查询结果插入到 MySQL 数据库中
result_df.to_sql(name='new_table_name', con=mysql_conn, if_exists='replace', index=False)

# 关闭连接
mysql_conn.close()

其中，name 参数指定要插入的表名，con 参数指定要使用的连接对象，if_exists 参数指定当目标表已经存在时的行为，index 参数指定是否将 DataFrame 的索引作为一列插入到表中。在上面的代码中，if_exists 参数的值为 'replace'，表示如果目标表已经存在，则先删除表中的数据再插入新数据。如果要追加数据而不是替换，请将 if_exists 参数的值设置为 'append'。

# import pyodbc # import mysql.connector # import schedule # import time # import pymongo # def job(): # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 将这个查询结果进行插入，怎么写python代码

你这段代码存在一些问题，缺少了从 SQL Server 中获取数据的代码，因此无法完成左连接操作。此外，在代码中也没有插入数据到 MongoDB 数据库的代码。以下是一个简单的示例，首先获取 SQL Server 中的数据，然后将数据插入到 MongoDB 数据库中：

import pyodbc
import pymongo
import pandas as pd

# 连接SqlServer数据库
sqlserver_conn = pyodbc.connect(
    "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};"
    "Server=127.0.0.1,34333;"
    "Database=56_User;"
    "Uid=56newstrc20161126UID;"
    "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;"
)

# 获取 SQL Server 数据
sql_query = "SELECT * FROM table_name"
sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn)

# 连接MongoDB数据库
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"]
mongo_collection = mongo_db["payCondition"]

# 将数据插入到 MongoDB 数据库
mongo_collection.insert_many(sql_server_df.to_dict('records'))

请将 `table_name` 替换为你要查询的表名，也可以根据需要修改其他参数。注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要根据具体需求进行修改。