2003031111—姜钧源—Python数据分析第七周作业—MySQL的安装以及使用
| 项目 | 要求 |
| 课程班级博客链接 | 20级数据班（本） |
| 这个作业要求链接 | Python数据分析第七周作业 |
| 博客名称 | 2003031111—姜钧源—Python数据分析第七周作业—MySQL的安装以及使用 |
| 要求 | 每道题要有题目,代码,截图 |
- 1.安装好MySQL，连接上Navicat。
- 2.完成课本练习(代码4-1~3/4-9~31)。
在运行代码的时候加报错在pycharm上加了好几个安装包
from sqlalchemy import create_engine
#连接数据库
engine=create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8")
print(engine)
#用pandas查看数据库里面的表
import pandas as pd
formlist=pd.read_sql_query('show tables',con=engine)
print(formlist)
formlist1=pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con=engine)
print(formlist1)
#使用read_sql_table读取订单详情
detail1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
print('使用read_sql_table读取订单详情表的长度为:',len(detail1))
#使用read_ sql读取订单详情表
detail2 = pd.read_sql('select * from meal_order_detail2',con = engine)
print('使用read_sql 函数+sql语句读取的订单详情表长度为:',len(detail2))
detail3 = pd.read_sql('meal_order_ detail3',con = engine)
print('使用read_sq1函数+表格名称读取的订单详情表的长度为:',len(detail3))
detail1.to_sql('test1',con = engine,index = False,if_exists = 'replace')
formlist1 = pd.read_sql_query('show tables',con = engine)
print('新增一个表格后.testdb数据库表清单为：‘,''\n',formlist1)
#连接数据库 import pandas as pd engine=create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8") #用pandas查看数据库里面的表 order1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine) print('订单表1的长度：',len(order1)) order2 = pd.read_sql_table('meal_order_detail2',con = engine) print('订单表2的长度：',len(order1)) order3 = pd.read_sql_table('meal_order_detail3',con = engine) print('订单表3的长度：',len(order1)) #读取users.xlsx文件 userInfo = pd.read_excel('D://360安全浏览器下载//users.xlsx') print(userInfo) #使用read table 读取订单信息表 orderInfo = pd.read_table("D:/桌面/meal_order_info .csv",sep =',',encoding ='utf-8') print('订单信息表的长度为: ',len(orderInfo))
from sqlalchemy import create_engine #连接数据库 import pandas as pd engine=create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8") detail= pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine) print('订单详情表的索引为: ',detail.index) print('订单表所有值为：','\n',detail.values) print('订单表列名为：','\n',detail.columns) print('订单表数据类型为：','\n',detail.dtypes) #查看dataframe的元素个数 print('订单表的元素个数为：','\n',detail.size) print('订单表维度数为：','\n',detail.ndim) print('订单表形状为：','\n',detail.shape) print('订单表转置前形状为：','\n',detail.shape) print('订单表转置后形状为：','\n',detail.T.shape) #使用字典访问的方式取出orderInfo中的某-列 order_id = detail['order_id'] print('订单详情表中的order_id 的形状为:","\n',order_id.shape) #使用访问属性的方式取出orderInfo中的菜品名称列 dishes_name=detail.dishes_name print('订单详情表中的dishes_ name 的形状为:' ,dishes_name .shape) dishes_name5 = detail[ 'dishes_name'] [:5] print ('订单详情表中的dishes_ name前5个元素为: ', '\n',dishes_name5) orderDish = detail[['order_id','dishes_name']][:5] print ('订单详情表中的order_id和dishes_name前5个元素为: ', '\n',orderDish) order5 = detail[:][1:6] print('订单详情表的1-6行元素为', '\n',order5) print('订单详情表的前五行数据为', '\n',detail.head()) print('订单详情表的后五行数据为', '\n',detail.tail()) print('订单详情表的前五行数据为', '\n',detail.head()) dishes_name1 = detail.loc[:,'dishes_name'] print('使用loc提取dishes_name列的size为', dishes_name1.size) dishes_name2 = detail.iloc[:,3] print('使用iloc提取第三列的size为', dishes_name2.size) dishes = detail.loc[:,'dishes_name'] print('使用loc提取dishes_name列的size为', dishes_name1.size) orderDish1 = detail.loc[ :, [ 'order_id','dishes_name']] print('使用 loc 提取 order_id 和 dishes_name列的 size为:',orderDish1.size) print('列名为order_id和dishes_name的行名为3的数据为: \n',detail.loc[3,['order_id','dishes_name']]) print('列名为order_id和dishes_name的行名为2,3,4,5,6的数据为：\n',detail.loc[2:6,['order_id','dishes_name']]) print('列位置为1和3，,行位置为3的数据为：\n',detail.iloc[3,[1,3]]) print('列位置为1和3，,行位置为2,3,4,5,6的数据为：\n',detail.iloc[2:7,[1,3]]) #loc内部传入表达式 print('detail中order_id为458的dishes_name为：\n',detail.loc[detail['order_id']=='458',['order_id','dishes_name']]) #错误示例如下： #print('detail中order_id为458的第1、5列数据为：\n',detail.iloc[detail['order_id']=='458',[1,5]]) print('detail中order_id为458的第1,5列数据为：\n',detail.iloc[(detail['order_id']=='458').values,[1,5]]) print('列名为dishes_name行名为 2,3,4,5,6的数据为：\n',detail.loc[2:6,'dishes_name']) print('列位置为5，行位置为2~6的数据为：\n',detail.iloc[2:6,5]) #print('列位置为5，行名为2~6的数据为：', '\n',detail.ix[2:6,5]) #pandas的1.0.0版本后，已经对ix进行了升级和重构。 #将order_id为458的变换为45800 detail.loc[detail['order_id']=='458','ordeer_id'] = '45800' print('更改后detail中order_id为458的order_id为：\n',detail.loc[detail['order_id']=='458','order_id']) print('更改后detail中order_id为45800的order_id为：\n',detail.loc[detail['order_id']=='45800','order_id']) detail['payment'] = detail['counts']*detail['amounts'] print('detail新增列payment的前5行为：','\n',detail['payment'].head()) detail['pay_way'] = '现金支付' print('detail新增列pay_way的前5行为：','\n',detail['pay_way'].head()) print('删除pay_way前detail的列索引为：','\n',detail.columns) detail.drop(labels = 'pay_way',axis = 1,inplace = True) print('删除pay_way后detail的列索引为：','\n',detail.columns) print('删除1~10行前detail的长度为：',len(detail)) detail.drop(labels = range(1,11),axis = 0,inplace = True) print('删除1~10行后detail的长度为：',len(detail))
