這篇文章主要介紹Python怎么實現Mysql數據統計及numpy統計函數,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Python實現Mysql數據統計的實例代碼如下所示:
import pymysql import xlwt excel=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet=excel.add_sheet('Mysql數據庫') sheet.write(0,0,'庫名') sheet.write(0,1,'表名') sheet.write(0,2,'數據條數') db=pymysql.connect('192.168.1.74','root','123456','xx1') cursor=db.cursor() sql="select TABLE_SCHEMA as 'database',TABLE_NAME as table_name from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA in ('my1','my2','t1','xx1');" i=0 try: cursor.execute(sql) res1=cursor.fetchall() for row in res1: database=row[0] table=row[1] c1=row[0]+'.'+row[1] c2='select count(*) from %s'%c1 try: cursor.execute(c2) res2=cursor.fetchall() for num in res2: count=num[0] i=i+1 sheet.write(i,0,database) sheet.write(i,1,table) sheet.write(i,2,count) except: print('Error,Please check your code') except: print('Error,Please check your code') excel.save('C:\\Users\\user\\DeskTop\\mysql.xls') db.close()
PS:下面看下Python數據分析numpy統計函數
np.mean(x [, axis]):
所有元素的平均值,參數是 number 或 ndarray
np.sum(x [, axis]):
所有元素的和,參數是 number 或 ndarray
np.max(x [, axis]):
所有元素的最大值,參數是 number 或 ndarray
np.min(x [, axis]):
所有元素的最小值,參數是 number 或 ndarray
np.std(x [, axis]):
所有元素的標準差,參數是 number 或 ndarray
np.var(x [, axis]):
所有元素的方差,參數是 number 或 ndarray
np.argmax(x [, axis]):
最大值的下標索引值,參數是 number 或 ndarray
np.argmin(x [, axis]):
最小值的下標索引值,參數是 number 或 ndarray
np.cumsum(x [, axis]):
返回一個同緯度數組,每個元素都是之前所有元素的 累加和,參數是 number 或 ndarray
np.cumprod(x [, axis]):
返回一個同緯度數組,每個元素都是之前所有元素的 累乘積,參數是 number 或 ndarray
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