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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询(二)

参数化查询在Python中,我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击,并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量,然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。...我们使用execute()方法执行SQL语句来查询customers表格中age列大于等于指定值的数据。...最后,我们使用一个循环遍历所有行,并打印它们的值。使用fetchall()获取列名和列类型当我们查询数据库时,通常需要知道每列的名称和数据类型。...在Python中,我们可以使用fetchall()方法获取查询结果中所有行的列名和列类型。...我们使用一个列表推导式来提取列名和列类型,并使用print()函数打印它们的值。使用fetchall()和pandas库获取数据框pandas是一个强大的数据分析库,可以用于处理和分析数据。

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    MySQL与Python交互入门

    update 表名 set 列1 = 值1, 列2 = 值2, ... where 条件4、查 查询表中的全部数据 select * from 表名 五、查...1、基本语法 select * from 表名 from关键字后面是表名,表示数据来源于这张表 select后面写表中的列名...,如果是 * 表示在结果集中显示表中的所有列 在select后面的列名部分,可以使用as为列名起别名,这个别名显示在结果集中 如果要查询多个列,之间使用逗号分隔 # eg:select...a、将数据按照列1进行排序,如果某些列1的值相同则按照列2排序 b、默认按照从小到大的顺序 c、asc升序 d、desc降序7、分页 select * from 表名 limit...表A与表B匹配的行会出现在结果集中,外加表B中独有的数据,未对应的数据使用null填充 交互 进行python与mysql的交互需要安装pymysql库,安装也很简单,常规的pip install

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    Pandas速查手册中文版

    它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。...Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列...[0,0]:返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']:重命名列名 pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组...pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组 df.dropna():删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列 df.dropna...(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(27)——关联规则之Apriori算法

    verbose BOOLEAN 缺省为false,指示是否详细打印算法过程中每次迭代的结果。...max_itemset_size INTEGER 该参数值必须大于等于2,指定用于产生关联规则的频繁项集的大小,缺省值是产生全部项集。当项集太大时,可用此参数限制数据集的大小,以减少运行时长。...如果输入数据本身已经结构化为这种形式,则事务ID保持不变。...(6)产生关联规则,置信度大于等于0.5的关联规则如表6中粗体行所示。...从提升度来看,提升度大于1,则规则是有效的强关联规则,否则是无效的强关联规则。如果提升度=1,说明前提与结果彼此独立,没有任何关联,如果的。

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    最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

    这种方式显示的代码可读性更高,通常使用四个空格或一个tab作缩进,如果是Python编程的新手,要注意这一点。...中与任何数值的运算结果都会产生nan,nan甚至不等于自身。...详细语法可见以下示例,下面的语法的判断逻辑为 : 若数值x小于0,令x等于0,若成立则打印信息'Negative changed to zero'; 若第一个条件不成立,判断x是否为0,若成立打印'Zero...在命令行中打印DataFrame对象其可读性可能会略差一些,如果在jupyter notebook 中执行的话,则DataFrame的可读性会大幅提升: ?...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现 打印出来的DataFrame包含了索引(index,第一列),列名(column,第一行)及数据内容(values,除第一行和第一列之外的部分

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    Python小白的数据库入门

    每一行数据的主键不能相同,是这一行数据的唯一标识,就像人的身份证号 创建表 1create table 表名称(列名1 类型 配置, 列名2 类型 配置, 列名3 类型 配置); 注意,SQL语言是不区分大小写的...Python程序运行建表语句时,如果表已经存在了,再去创建一遍会报错崩溃,因为你的程序第一次运行时执行了一遍建表语句,第2次第3次…去执行,表已经在第1次的时候创建了,这个时候就报错崩溃了。...如下例,我们需要查询的是table1中的abc字段的内容,则从table1,table2两张表去查,当满足条件table1中的xxx字段的内容等于table2中的xxx字段的内容时,就返回这些符合条件的数据...=None: 9 print(row) 一行一行的手动去移动太太麻烦,可以使用循环 1# 将游标移动到第一行 2row = cursor.fetchone() 3 4# 如果返回的结果集第一行有数据...index.rvt 归纳总结 需要注意,sqlite3模块的connect()函数用于连接数据库,其中传入的参数为数据库的路径,如果数据库不存在,则创建数据库,那么该路径就是数据库的保存路径;如果已经存在数据库

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    SQL的基本使用和MySQL在项目中的操作

    * from 表名称 -- 从from指定的表中,查询出指定的列名称(字段)的数据 select 列名称 from 表名称 注意:SQL语句中的关键词对大小写不敏感,select等于SELECT,FROM...列名称 = 某值 用 update指定要更新那个表中的数据 用 set指定列对应的新值 用 where指定更新的条件 UPDATE示例 更新某一行中的一个列 把users表中id为7的用户密码,更新为888888...where条件,删除对应的数据行 delete from 表名称 where 列名称 = 值 DELETE示例 从users表中,删除id为4的用户: delete from users where id...值 -- 删除语句中的where条件 delete from 表名称 where 列 运算符 值 下面的运算符可在where子句中使用,用来限定选择的标准: 运算符 描述 = 等于 不等于 >...,则必须使用数组为每个占位符指定具体的值;如果SQL语句中只有一个占位符,则可以省略数组。

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    sql学习

    = 不等于(用于某些版本的SQL中) > 大于 < 小于 >= 大于等于 等于 BETWEEN 在某个范围内 LIKE 搜索某种模式 一般的条件值周围都是用的是单引号,SQL使用单引号来环绕文本值...SQL UPDATE语句 Update用于修改表中的数据 语法:UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 SQL DELETE语句 DELETE用于删除表中的行...也就是将通过主外键连接的表中的列打印出来。 Join和Key 有时为了得到完整的结果,需要从两个或更多的表中获取结果,就需要执行join。...如果那些行没有匹配,同样会列出。...如果对单个列定义CHECK约束,则该列值允许特定的值,如果对一个表定义CHECK约束,那么此约束会在特定的列中对值进行限制。

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...names : array-like, default None 用于结果的列名列表,如果数据文件中没有列标题行,就需要执行header=None。...index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集,该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名。...verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...names : array-like, default None 用于结果的列名列表,如果数据文件中没有列标题行,就需要执行header=None。...index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集,该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名。...verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。

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    Python全网最全基础课程笔记(五)——选择结构+Python新特性Match

    代码块:如果条件表达式为真,则执行该代码块。在Python中,代码块的开始是通过缩进来表示的,而不是使用大括号({})或其他关键字。 pass:是一个占位符,表示什么都不做。...因此,Python会执行if语句下的代码块,即打印出“这个数大于10。然后打印if判断结束,但是如果条件表达式不为真的话也会打印if判断结束,因为这段语句不在if判断中。...if代码块:如果条件表达式为真,则执行该代码块。 else代码块:如果条件表达式为假,则执行该代码块。 缩进:Python使用缩进来定义代码块的范围,这是Python语法的重要部分。...在else代码块中,我们首先使用了一个嵌套的if语句来判断这个人是否为学生。如果是学生,则打印出学生优惠的信息。...如果这个人不是学生,则我们再次使用了一个if-else结构来判断他的年龄是否小于60岁。如果是,则打印出普通优惠的信息;如果不是(即年龄大于等于60岁),则打印出老年优惠的信息。

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    Python数据分析的数据导入和导出

    header(可选,默认为’infer’):指定csv文件中的行作为列名的行数,默认为第一行。如果设置为None,则表示文件没有列名。...na_filter(可选,默认为True):用于指定是否将缺失值解析为NaN。 verbose(可选,默认为False):用于指定是否打印读取过程中的详细信息。...例如,kw={'allow_comments': True}表示允许在JSON文件中包含注释。 返回值: Python对象:将JSON数据解析后得到的Python对象。...attrs:一个字典,用于设置表格的属性。可以使用键值对指定属性名称和属性值。 parse_dates:如果为True,则尝试解析日期并将其转换为datetime对象。...返回值: 如果HTML文件中只有一个表格,则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格,则返回一个包含所有表格的列表,每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。

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    Python库的实用技巧专栏

    参数失效 header: int or list of ints 指定行数编号作为列名, 如果文件中没有列名则默认为0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是...=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header=None, 默认列表中不能出现重复, 除非设定参数mangle_dupe_cols...=True index_col : int or sequence or False 用作行索引的列编号或者列名, 如果给定一个序列则有多个行索引, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col...=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名...: bool 是否打印各种解析器的输出信息 skip_blank_lines: bool 如果为True, 则跳过空行, 否则记为NaN parse_dates: boolean or list of

    2.3K30

    史上最全!用Pandas读取CSV,看这篇就够了

    如果指定该参数,则sep参数失效。 04 表头 header参数支持整型和由整型组成的列表,指定第几行是表头,默认会自动推断把第一行作为表头。...05 列名 names用来指定列的名称,它是一个类似列表的序列,与数据一一对应。如果文件不包含列名,那么应该设置header=None,列名列表中不允许有重复值。...索引 index_col用来指定索引列,可以是行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列,则有多个行索引。...如果使用zip,则ZIP文件必须仅包含一个要读取的数据文件。设置为None将不进行解压缩。...# 长度为1的字符串 pd.read_csv(file, quotechar='"') 在csv模块中,数据可能会用引号等字符包裹起来,quoting参数用来控制识别字段的引号模式,它可以是Python

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    python数据分析——数据的选择和运算

    代码和输出结果如下所示: (3)使用“how”参数合并 关键技术:how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...98是否大于100 2)25*4是否于等于76 56.8是否等于56.8 35是否等于35.0 False是否小于True 关键技术:可以利用Python的比较运算符、==进行判断,程序代码如下所示...可以采用求和函数sum(),设置参数axis为0,则表示按纵轴元素求和,设置参数axis为1,则表示按横轴元素求和,程序代码如下所示: 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean...axis:轴,0代表行,1代表列,默认是0 ascending:升序或者降序,布尔值,指定多个排序就可以使用布尔值列表,默认是True inplace:布尔值,默认是False,如果值为True...按照column列名排序 axis表示按照行或者列,asceding表=True升序,False为降序,by表示排序的列名。 按照数据进行排序,首先按照D列进行升序排列。

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