Python零基础入门:SQL数据分析与变更技术指南(上)

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0 下载量 3 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 385.33MB ZIP 举报
资源摘要信息:"python 零基础学习篇-13课程:SQL数据分析及变更(上).zip" 知识点解析: 1. Python基础:本课程为零基础学习者设计,意味着将从Python的基本概念讲起,包括但不限于Python的数据类型、基本语法、变量赋值、控制结构(如if语句、循环)以及函数的使用。Python作为一种高级编程语言,其简洁的语法和强大的功能使其在数据分析领域中非常受欢迎。 2. SQL概念介绍:SQL(Structured Query Language)是用于存取和操作数据库的标准编程语言。课程会介绍SQL的基本概念,包括数据库、表、记录等基础元素,以及创建、查询、更新和删除数据库中的数据等操作(CRUD)。 3. 数据分析入门:在本课程中,学习者将会接触到数据分析的基础知识和技巧,包括数据集的获取、清洗、预处理以及分析方法等。数据分析是使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 4. 数据变更操作:课程还将覆盖对数据库中数据进行更新和变更的知识点,这部分内容包括如何使用SQL语句对数据库中的数据进行修改、删除和插入新的数据记录。掌握数据变更操作对于维护和管理数据库至关重要。 5. 实践操作:理论知识的学习将通过实际操作案例来加深理解,学习者将被引导完成一系列的SQL查询和数据分析任务,通过实践来提高解决实际问题的能力。 6. Python与SQL的结合:虽然课程是面向零基础的学习者,但随着学习的深入,会涉及到如何利用Python这一强大的工具与SQL相结合,实现更为复杂和高效的数据分析任务。例如,使用Python中的数据库API和SQLAlchemy等库来操作数据库,执行数据查询,并将查询结果进行分析。 7. 学习资源:该资源为一个压缩包文件,包含了相关的课程文档、视频教程、案例练习和可能的其他辅助学习资料,旨在为学习者提供全方位的学习体验。 总结:该课程面向那些希望从零开始学习Python并掌握SQL数据分析及变更技能的学习者。通过本课程的学习,学习者将能够理解Python的基本语法,掌握使用SQL进行数据操作的技能,并通过Python执行数据分析。这些技能对于未来从事数据科学、数据分析、数据库管理等职业都具有重要的意义。

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2023-06-03 上传