03 2021 档案
摘要：pandas读取MySql/SqlServer数据 读取MySql数据1 import MySQLdb2 import pandas as pd4 conn = MySQLdb.connect(host = host,port = port,user = username,passwd = pass
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摘要：import re a = '''asdfsafhellopass: 234455worldafdsf ''' b = re.findall('hello(.*?)world',a) c = re.findall('hello(.*?)world',a,re.S|re.I ) print('b is
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摘要：学习网址 https://www.bilibili.com/video/BV1L5411W7wD?p=7
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摘要：在导入Pandas包时，会报如下错误： ImportError: C extension: No module named 'pandas._libs' not built. If you want to import pandas from the source directory, you ma
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摘要：一 https://www.cnblogs.com/YingLai/p/9291768.html cd 到csv文件目录下 df = pd.read_csv('fiename.csv') # 读取csv文件方式一 # 读取csv文件方式er df = open('filename.csv') df.
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摘要：from openpyxl import load_workbookimport pandas as pdclass Write_to_excel(): def __init__(self,src,sheet,df): if src is None or sheet is None or df is
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摘要：新增参数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56922793 学习网址 """ # @Time : 2021/2/1 15:05 # @Author : Gina Gao # @File : # @Software: PyCharm # @Descript: """ # #
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摘要：###字母首写大写L1 = ['AdmIn','anny','LUCY','sandY','wILl'] def normallize(name): return name.capitalize() L2=map(normallize,L1) # L2 = list(map(normallize,L
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摘要：分批将结果写入库： start = 0 while True: tmp_list = datas_list[start:start+5000]: self.upsert_sqlserver_data(tmp_list,pre='customize',database=self.sqlserver_c
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摘要：# Ctrl-D: 终止输入。(退出 shell，如果您正在使用 shell 的话)。 # Ctrl-C: 终止当前正在运行的程序。 # Ctrl-Z: 暂停程序。 删除当前目录下的LOG文件#rm -f *.log 压缩文件 #tar -zcvf multi_factor.tar.gz multi
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摘要：server sql 400W的表，批量更新 while 更新比游标快 declare @rt int set @rt=625867 while @rt<1458873 BEGIn update a set DEAL=b.DEAL,mtime='2021-03-13 09:30:46.987' fr
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摘要：i/vim 文件查找与替换 替换 语法为： :[addr]s/源字符串/目的字符串/[option] 全局替换命令为： :%s/源字符串/目的字符串/g [addr]表示检索范围,如: "1,n":表示从第1行到n行 "%":表示整个文件,同"1,$" ".,$":表示从当前行到文件尾 [addr]
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摘要：sz+文件名,将文件从服务器下载到本地 [root@SVR-29-1 api]# sz cust_fnd_fixed_value.py #rz 本地文件上传到服务器，运行命令后会弹出对话框，选择需要上传的文件 [root@SVR-29-1 api]#rz
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摘要：百度上看到的，觉得有用，留着备用 python项目中从接口获取数据并存入本地数据库首先用postman测试接口根据请求方式将数据存入数据库中首先用postman测试接口通过url，选择相应的请求方式，头部，数据格式，点击send看能否获取数据 根据请求方式将数据存入数据库中下面是post请求方式 d
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摘要：jupyter import numpy as np #创建数组b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数组有3个属性，PS:属性后面没有括号，方法后面有b.ndim #秩，也就是数组的维度b.shape #数组形态b.dtype #数据类型
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摘要：""" 获取所有时间区间 :return: """ sql = """SELECT '{tradedate}' AS ENDDATE, dateadd(WEEK, -1, '{tradedate}')+1 AS date_week, dateadd(MONTH, -1, '{tradedate}')
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摘要：from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string # 根据列的数字返回字母 print(get_column_letter(2)) # B # 根据字母返回列的数字 print(column_index_fr
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