python将Dataframe格式的数据写入opengauss数据库并查询

目录
  • 一、将数据写入opengauss
  • 二、python条件查询opengauss数据库中文列名的数据

一、将数据写入opengauss

前提准备:

成功opengauss数据库,并创建用户jack,创建数据库datasets。

数据准备:

所用数据以csv格式存在本地,编码格式为GB2312。

数据存入:

开始hello表未存在,那么执行程序后,系统会自动创建一个hello表(这里指定了名字为hello);

若hello表已经存在,那么会增加数据到hello表。列名需要与hello表一一对应。

# 加载必要的python库
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
 
# 从本地读入数据
df = pd.read_csv("E:/jiema.csv",low_memory=False,encoding='gb2312')
 
#创建数据库引擎
#create_engine说明:driver://user:password@host:port/dbname
engine = create_engine('postgresql://jack:gauss@111@192.168.80.130:26000/datasets')
 
#写入数据
try:
    df.to_sql('hello',engine,index=False,if_exists='append')  #hello为创建的数据库表名字
except Exception as e:
    print(e)

使用navicat查看效果:

二、python条件查询opengauss数据库中文列名的数据

问题:

由于项目要求,数据库中的列名都是以中文命名的,导致在后期查询的时候出现了很多问题。

解决方法:

整条SQL语句需要用单引号包裹,中文列名需要用双引号包裹起来。

import psycopg2
 
def dataFromDB(sql):
    # 连接数据库
    conn = psycopg2.connect(database='datasets', user='jack', password='gauss@111', host='192.168.80.130', port='26000')
    curs = conn.cursor()
 
    # 编写Sql,只取前两行数据
    # sql = 'select * from table_name limit 2'
 
    # 数据库中执行sql命令
    curs.execute(sql)
    # 获得数据
    data = curs.fetchall()
    print(data)
 
    # 关闭指针和数据库
    curs.close()
    conn.close()
 
sql ='SELECT "遥测参数2", "遥测参数2路温度" from source2decode where "工程参数.源地址" =26 '
 
dataFromDB(sql)

到此这篇关于python将Dataframe格式的数据写入opengauss数据库并查询的文章就介绍到这了,更多相关python将数据写入opengauss内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python数据分析之DataFrame内存优化

    目录 1. pandas查看数据占用大小 2. 对数据进行压缩 3. 参考资料

  • python DataFrame数据格式化(设置小数位数,百分比,千分位分隔符)

    目录 1.设置小数位数 1.1数据框设置统一小数位数 1.2数据框分别设置不同小数位数 1.3通过Series设置DataFrame小数位数 1.4applymap(自定义函数) 2.设置百分比 3.设置千分位分隔符 1.设置小数位数 1.1 数据框设置统一小数位数 以保留小数点后两位小数为例: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2

  • python中Array和DataFrame相互转换的实例讲解

    python中,对于array数组中的数据放在DataFrame数据框中可以更好的进行数据分析,但是二者并不是一个数据类型,因此需要将array转dataframe.既然可以array转dataframe,那么可同样dataframe也可以转回array结构.本文介绍python中Array和DataFrame相互转换的方法. 1.array转dataframe:直接用pd.dataframe()进行转化 使用格式 a = pd.DataFrame(a) 具体实例 import pandas a

  • python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样

    用到这个语句. c[c==0]=np.nan 我们具体来看一下c和np是什么 np就是我引入的pandas库, c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为"上行业务量GB" df是整个csv文件的数据,他的类型是dataframe import numpy as np import pandas as pd # 打开文件 FileName= '长期编号.csv' df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']

  • python DataFrame数据分组统计groupby()函数的使用

    目录 groupby()函数 1. groupby基本用法 1.1 一级分类_分组求和 1.2 二级分类_分组求和 1.3 对DataFrameGroupBy对象列名索引(对指定列统计计算) 2. 对分组数据进行迭代 2.1 对一级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历 2.2 对二级分类的DataFrameGroupBy对象进行遍历 3. agg()函数 3.1一般写法_对目标数据使用同一聚合函数 3.2 对不同列使用不同聚合函数 3.3 自定义函数写法 4. 通过 字典 和 Se

  • python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现

    目录 1.使用str.split()方法 2.使用join()与split()方法结合 3.使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法 可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据,并将分割结果写入DataFrame中,以表格形式呈现. 语法: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) 其中,pat是字符串或正则表达式,n是一个整数数字,默认为-1.为0或-1时即为最大次数的分割.其他数

  • python DataFrame中stack()方法、unstack()方法和pivot()方法浅析

    目录 1.stack() 2. unstack() 3. pivot() 总结 1.stack() stack()用于将列索引转换为最内层的行索引,这样叙述比较抽象,看示例就容易理解啦: 准备一组数据,给其设置双索引. import pandas as pd data = [['A类', 'a1', 123, 224, 254], ['A类', 'a2', 234, 135, 444], ['A类', 'a3', 345, 241, 324], ['B类', 'b1', 112, 412, 46

  • python将Dataframe格式的数据写入opengauss数据库并查询

    目录 一.将数据写入opengauss 二.python条件查询opengauss数据库中文列名的数据 一.将数据写入opengauss 前提准备: 成功opengauss数据库,并创建用户jack,创建数据库datasets. 数据准备: 所用数据以csv格式存在本地,编码格式为GB2312. 数据存入: 开始hello表未存在,那么执行程序后,系统会自动创建一个hello表(这里指定了名字为hello): 若hello表已经存在,那么会增加数据到hello表.列名需要与hello表一一对应.

  • 使用python生成大量数据写入es数据库并查询操作(2)

    目录 方案一 方案二 1.顺序插入5000000条数据 2.批量插入5000000条数据 3.批量插入50000000条数据 前言 : 上一篇文章:如何使用python生成大量数据写入es数据库并查询操作 模拟学生个人信息写入es数据库,包括姓名.性别.年龄.特点.科目.成绩,创建时间. 方案一 在写入数据时未提前创建索引mapping,而是每插入一条数据都包含了索引的信息. 示例代码:[多线程写入数据][一次性写入10000*1000条数据]  [本人亲测耗时3266秒] from elast

  • 如何使用python生成大量数据写入es数据库并查询操作

    前言: 模拟学生成绩信息写入es数据库,包括姓名.性别.科目.成绩. 示例代码1:[一次性写入10000*1000条数据]  [本人亲测耗时5100秒] from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import random import time es = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200') # print(es) names = ['刘

  • 使用 Python 处理 JSON 格式的数据

    如果你不希望从头开始创造一种数据格式来存放数据,JSON 是一个很好的选择.如果你对 Python 有所了解,就更加事半功倍了.下面就来介绍一下如何使用 Python 处理 JSON 数据. JSON的全称是 JavaScript 对象表示法 JavaScript Object Notation .这是一种以键值对的形式存储数据的格式,并且很容易解析,因而成为了一种被广泛使用的数据格式.另外,不要因为 JSON 名称而望文生义,JSON 并不仅仅在 JavaScript 中使用,它也可以在其它语

  • 配置python连接oracle读取excel数据写入数据库的操作流程

    前提条件:本地已经安装好oracle单实例,能使用plsql developer连接,或者能使用TNS连接串远程连接到oracle集群 读取excel写入数据库的方式有多种,这里介绍的是使用pandas写入,相对来说比较简便,不需要在读取excel后再去整理数据 整个过程需要分两步进行: 一.配置python连接oracle并测试成功 网上有不少教程,但大部分都没那么详细,并且也没有说明连接单实例和连接集群的区别,这里先介绍连接oracle单实例的方式,后续再补充连接oracle集群方式. 版本

  • Python 读取千万级数据自动写入 MySQL 数据库

    目录 前言 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 场景二:数据是增量的,需要自动化并频繁写入mysql 总结 前言 Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库,这个需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作数据库,读写更新等,数据库可能是 mongodb. es,他们的处理思路都是相似的,只需要将操作数据库的语法更换即可.本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql,分为两个场景,两种方式. 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具

  • 将pandas.dataframe的数据写入到文件中的方法

    导入实验常用的python包.如图2所示. [import pandas as pd]pandas用来做数据处理.[import numpy as np]numpy用来做高维度矩阵运算.[import matplotlib.pyplot as plt]matplotlib用来做数据可视化. pandas数据写入到csv文件中: [names = ['Bob','Jessica','Mary','John','Mel']]创建一个names列表[ births = [968,155,77,578,

  • 利用Python爬虫爬取金融期货数据的案例分析

    目录 任务简介 解决步骤 代码实现 总结 大家好 我是政胤今天教大家爬取金融期货数据 任务简介 首先,客户原需求是获取https://hq.smm.cn/copper网站上的价格数据(注:获取的是网站上的公开数据),如下图所示: 如果以该网站为目标,则需要解决的问题是“登录”用户,再将价格解析为表格进行输出即可.但是,实际上客户核心目标是获取“沪铜CU2206”的历史价格,虽然该网站也有提供数据,但是需要“会员”才可以访问,而会员需要氪金...... 数据的价值!!! 鉴于,客户需求仅仅是“沪铜

  • 如何利用Python解析超大的json数据(GB级别)

    使用Python解析各种格式的数据都很方便,比如json.txt.xml.csv等.用于处理简单的数据完全足够用了,而且代码简单易懂. 前段时间我遇到一个问题,如何解析超大的json文件呢?刚开始天真的我在使用json.load直接加载json文件,然而内存报错却给了我当头一棒,json.load它是直接将数据加载到内存中然后解析出来的,这说明什么呢?当你的json文件过于庞大的时候,你的电脑内存装不下你的json文件,这时候就相当尴尬了,加载不了,解析不了!! 怎么办呢?我赶紧上网查阅资料,网

  • python实现数据写入excel表格

    本文实例为大家分享了python数据写入excel表格的具体代码,供大家参考,具体内容如下 安装: xlsxwriter第三方库 code: #!/usr/bin/env/python #_*_coding:utf-8_*_ #Data:2017-08-13 #Auther:苏莫 #Link:http://blog.csdn.net/lingluofengzang #PythonVersion:python2.7 #filename:xlsx.py import sys # import os

随机推荐