pandosを使用する必要があるので、いくつかは今週録画を行うにので、ここで、データ分析を行う必要があります。
パンダのデータ分析とPythonは、最も一般的には、データフレームのデータ構造である
、ここで我々はデータパンダデータフレームを読み取る方法を紹介します。
- パンダは、データを読み込むことがMySQLのMySQLデータを読み込み、最初のMySQLdbパッケージをインストールします。次のようにと仮定Iデータベースは、データベース内のデータを読み取るために、局部的に名声のMYUSERNAMEユーザー、パスワードがmypassword、MYDBをインストールし、その後、対応するコードは次のようになります。
import pandas as pd
import MySQLdb
mysql_cn= MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306,user='myusername', passwd='mypassword', db='mydb')
df = pd.read_sql('select * from test;', con=mysql_cn)
mysql_cn.close()
テーブルにテストデータを読み取る上記のコードは、すべてのDFは、DFは、データ構造データフレームです。
- パンダパンダは、データは、我々はのtest.CSVにデータを読みたいと仮定し、データのCSVファイルをCSVファイルには、追加のインストールパッケージなしで、はるかに簡単です読んで読んで、以下のように、対応するコードは次のようになります。
df = pd.read_csv(loggerfile, header=None, sep=',')
ヘッダ=なし9月は=「」フィールドは、カンマの間に区切り記号を表し、何頭がないことを示します。
データ分析上の反射
ここに需要が今週のデータによると、先週のデータの比較情報チェーンの傾向を得ることです。データがデータベースに増分更新されているので、あなたが必要との時間フィールドを使用して検索を制御するために必要な
SQLデータベースクエリにここではいくつかを追加するために
、クエリ今日のデータ
select * from tj where to_days(now()) = to_days(tjsj)
クエリZ昨日のデータ
select * from tj where to_days(now()) - to_days(tjsj) = 1
クエリ今週、データ
select * from tj where tjsj >= subdate(curdate(),date_format(curdate(),'%w')-1) and tjsj <= subdate(curdate(),date_format(curdate(),'%w')-7)
クエリデータ先週
select * from tj where tjsj >= subdate(curdate(),date_format(curdate(),'%w')+6) and tjsj <= subdate(curdate(),date_format(curdate(),'%w')-0)
完全なステージを求め、以下の通りである：
1、データベースクエリのSQLを使用して、資格先週のデータをチェックしてください。クエリ時間、先週、または最後の週のデータが更新されます。
2、データベースクエリのSQL、今週修飾されたデータをチェックしてください。クエリ時間今週、または今週のデータが更新されます。
3、データ分析作業、必要なデータを取得します。1,2-分析得られたデータ、および算出します。
完了するには、この作業計画2日間。