with
conn
.
cursor
(
)
as
cursor
:
for
index
,
row
in
data
.
iterrows
(
)
:
sql
=
"update tablename set latitude = %s , longitude = %s where rowkey= '%s'"
%
(
row
[
'latitude'
]
,
row
[
'longitude'
]
,
row
[
'rowkey'
]
)
cursor
.
execute
(
sql
)
conn
.
commit
(
)
except
Exception
as
e
:
conn
.
rollback
(
)
print
(
"数据库操作异常：\n"
,
e
)
finally
:
conn
.
close
(
)
#
MySQL
Util include:
# df_write_
mysql
->
DataFrame
write into
mysql
xx database xx ta...
①创建临时表（关键字Temporary，处理完自动删除的表）
②批量插入临时表，ID是int类型也用%s（用到了py
mysql
的excutemany）
dataframe
转化成特殊list类型
③根据ID修改操作的字段，我这里是nlp_name_semantics_v3
3、...
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#建立连接，username替换为用户名，passwd替换为密码，test替换为数据库名
conn = create_engine('my...
I am attempting to query a subset of a
MySql
database table, feed the results into a Pandas
DataFrame
, alter some data, and then write the updated rows back to the same table. My table size is ~1MM r...
使用 pandas 的人，想将
DataFrame
的值插入关系数据库时可能遇到行冲突问题。当插入具有重复
主键
列
的值时，会发生冲突。关系数据库提供了 ON CONFLICT DO UPDATE SET column=EXCLUDED.column 命令来解决此问题，它可以
更新
冲突行的数据并保持
主键
的唯一性约束。
不幸的是，pandas 的 to_sql(...) 方法默认没有这个功能。一种解决方案是将
DataFrame
插入临时表...
在数据分析和处理过程中，将
DataFrame
数据导入数据库是一个常见的任务。本文将提供一个完整的指南，介绍如何将
DataFrame
类型的数据导入到数据库中。我们将使用
Python
中的 pandas 和 SQLAlchemy 库来实现这一目标。
方法可以方便的将一个
DataFrame
或Series对象中的值
更新
为另一个
DataFrame
或Series对象中的对应值，但是我们却很少用到它。方法用于将一个
DataFrame
或Series对象中的值
更新
为另一个
DataFrame
或Series对象中的对应值。所有单元格都将被替换，除非我们的新DF有空，update()方法内联地改变了原始的数据，而不是创建副本。方法之前，需要对数据进行了适当的备份或者确保没有破坏原始数据的需求，因为他会直接修改我们的DF。对象中的值替换当前对象中相应位置的值。
通过以上示例，我们可以看到在pandas中实现基于条件判断
更新
DataFrame
中所有数据
列
数值内容的值十分简单。在pandas中，可以使用
DataFrame
对象的loc方法进行定位和选择数据，然后根据条件将对应位置的数据进行修改。除了直接修改数据外，还可以使用apply函数和lambda表达式将特定的操作应用于所有元素。以
Python
中pandas库为例，介绍如何基于条件判断
更新
DataFrame
中所有数据
列
数值内容的值。运行以上代码后，可以看到输出结果中A
列
小于3的数值都被修改为了0。
本文的目的是帮助读者掌握如何使用
Python
更新
MySQL
数据库表中的数据，并提供一些实用的技巧和知识。在学习本文的过程中，读者可以加深对
Python
和
MySQL
数据库管理的理解，并为自己的工作和学习打下坚实的基础。最后，读者还应该不断学习和实践，不断提高自己的技能和能力，以应对不断变化的需求和挑战。
DataFrame
.update(other,join='left',overwrite=True,filter_func=None,errors='ignore')[source]使用来自另一个
DataFrame
的非NA值进行适当的修改。在索引上对齐，没有返回值。参数：other：
DataFrame
, 或 对象可强制转换为
DataFrame
应该至少有一个与原始
DataFrame
匹配的i...
