《七週資料分析師》第七週:Python學習筆記
Python作用:
1.利用Python寫指令碼
2.excel視覺化有效能瓶頸,需要Python來實現。
第七週所有環節:
- Python的資料科學環境
- Python基礎
- Numpy和Pandas
- 資料視覺化
- 資料分析案例
- 資料分析平臺(輕量級BI)
3.Numpy和pandas
1.Python groupby
mysql不支援分組排序
2.concat和merge
concat是強行耦合
merge,是有共同名,優先表進行耦合
3.多重索引
4.文字函式
填充空值,None需要用np.nan,c語言形式的控制
pd.dropna()去除所有還有空值的行
5.Python pandas apply
6.聚合 apply
7。pandas資料透視
輸出結果
7.python連線資料庫
import pymysql
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
conn=pymysql.connect(
host='localhost',
user='root',
password='123456',
db='data_kejilie',
port=3306,
charset='utf8'
)
def reader(query,db):
sql=query
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]/{0}?charset=utf8').format(db))
df=pd.read_sql(sql,engine)
return df
cur.execute('select * from article_link ')
cur.close()
conn.commit()
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