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1. Pandas formatea el tipo de fecha y hora como una cadena
Hay muchos tipos de datos en Pandas, uno de los cuales es fecha y hora, es decir, fecha y hora. Por ejemplo Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’), significa que es un tipo de marca de tiempo. Muchas veces es necesario convertirlo en una cadena para obtener la fecha o la hora. Su strftime()método de llamada , si strftime('%Y-%m-%d')puede obtener una cadena 2020-09-22.
En un DataFrame en pandas, generalmente es un reemplazo de columna completa. En este momento, applyse necesitan expresiones y métodos lambda , de la siguiente manera:
order_detail['date'] = order_detail['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
Puede completar el tipo de fecha y hora en una cadena del formato especificado.
2.Pandas lee archivos .sql
Hay muchas formas de leer datos en pandas y formatos compatibles, incluida la lectura de datos de bases de datos, pero generalmente no se pueden leer .sqlarchivos directamente . En su lugar, generalmente se ejecutan declaraciones SQL en el archivo .sql para importar los datos a la base de datos MySQL y luego se usan pandas Leer datos de la base de datos.
Por lo general, puede usar herramientas de visualización de base de datos como Navicat y SQLYog para ejecutar las declaraciones SQL en el archivo .sql. Aquí tomamos Navicat como ejemplo para importar los datos en el archivo .sql de la siguiente manera:
Luego use Python para leer los datos de la base de datos, de la siguiente manera:
import pandas as pd
import pymysql
sql = 'select * from table_name' # 换成自己的表名
con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306,user='root',password='root',database='python_da',charset='gbk') # 换成自己的数据库
order_detail = pd.read_sql(sql,con)
Si no hay una biblioteca mymysql, puede ejecutarla pip install pymysqlo conda install pymysqlinstalarla.