將pymysql獲取到的數(shù)據(jù)類型是tuple轉(zhuǎn)化為pandas方式
我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧!
#執(zhí)行結(jié)果轉(zhuǎn)化為dataframe df = pd.DataFrame(list(result))
補(bǔ)充知識:python pymysql注意事項(xiàng)
cursor.execute 與 cursor.executemany有許多不同的地方
1. execute 中字段的值是字符串形式時(shí)必須加引號,但是executemany只需要使用占位符%s,pymysql利用給的參數(shù)list自動(dòng)會(huì)加上引號
2.execute返回結(jié)果都是數(shù)字,但是executemany返回結(jié)果為none和數(shù)字
3.executemany之后執(zhí)行fetchall,只能返回最后一條語句執(zhí)行的結(jié)果(例如執(zhí)行select時(shí))
4.insert時(shí),如果量比較大,最好拼接value然后用execute執(zhí)行,如果用executemany(sql, datalist)執(zhí)行的話速度太慢。
execute十萬條 12秒
2016-07-15 16:24:42,177 DEBUG my_mysql.py listsave 172 sql execute
2016-07-15 16:24:42,177 DEBUG my_mysql.py listsave 173 insert into `strategy_set` (`paramete_set_id`,`m`,`n`,`p`,`strategy`,`need_update`) (...
2016-07-15 16:24:54,394 DEBUG my_mysql.py listsave 175 sql executemany num: 128801
executemany十萬條 26秒
2016-07-15 16:27:57,545 DEBUG my_mysql.py listsave 162 insert into `strategy_set` (`paramete_set_id`,`m`,`n`,`p`,`strategy`,`need_update`) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s) ON duplicate KEY UPDATE `need_update`=0
2016-07-15 16:27:57,545 DEBUG my_mysql.py listsave 163 [[37, 1, 2, 10, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 11, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 12, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 13, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 14, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 15, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 16, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 17, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 18, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 19, 'dzyj', 1]]...
2016-07-15 16:28:23,786 DEBUG my_mysql.py listsave 165 sql executemany num: 128801
ps:如果在sql存入或更新數(shù)據(jù)時(shí)不加引號,則默認(rèn)為數(shù)字,再根據(jù)數(shù)據(jù)庫中字段的類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
如果存入000333到varchar字段中,則會(huì)得到333值。
以上這篇將pymysql獲取到的數(shù)據(jù)類型是tuple轉(zhuǎn)化為pandas方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
- Python pymysql連接數(shù)據(jù)庫并將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)化為Pandas dataframe
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- Pandas常用的讀取和保存數(shù)據(jù)的函數(shù)使用(csv,mysql,json,excel)
- python基于Pandas讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫
- Python使用Pandas庫實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫
- 使用python的pandas庫讀取csv文件保存至mysql數(shù)據(jù)庫
- Python使用Pandas庫實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫讀寫
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