Python中如何執行SQL任務

Python中如何執行SQL任務，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

導入數據

　　你可以導入.sql數據庫并用SQL查詢中處理它們。在Excel中，你可以雙擊一個文件，然后在電子表格模式下開始處理它。在Python中，有更多復雜的特性，得益于能夠處理許多不同類型的文件格式和數據源的。

　　使用一個數據處理庫Pandas，你可以使用read方法導入各種文件格式。，使用這個方法所能導入完整的文件格式清單是在Pandas文檔中。你可以導入從CSV和Excel文件到HTML文件中的所有內容!

　　使用Python的最大優點之一是能夠從網絡的巨大范圍中獲取數據的能力，而不是只能訪問手動下載的文件。在Python的requests庫可以幫助你分類不同的網站，并從它們獲取數據，而BeautifulSoup庫可以幫助你處理和過濾數據，那么你精確得到你所需要的。如果你要去這條路線，請小心使用權問題。

　　首先，導入我們需要的庫。

　　需要Pandas庫處理我們的數據。需要numpy庫來執行數值的操作和轉換。我們需要requests庫來從網站獲取HTML數據。需要BeautifulSoup來處理這些數據。最后，需要Python(re)的正則表達式庫來更改在處理數據時將出現的某些字符串。

　　在Python中,不需要知道很多關于正則表達式的知識，但它們是一個強大的工具，可用于匹配和替換某些字符串或子字符串。

信任這個網站的一些代碼。

　　這是一個更具技術性的解釋，詳細說明如何使用Python代碼來獲取HTML表格。

　　你可以將上面的代碼復制粘貼到你自己的Anaconda中，如果你用一些Python代碼運行，可以迭代它!

　　下面是代碼的輸出，如果你不修改它，就是所謂的字典。

　　你會注意到逗號分隔起來的括號的key-value列表。每個括號內的列表都代表了我們dataframe中的一行，每列都以key表示:我們正在處理一個國家的排名，人均GDP(以美元表示)及其名稱(用「國家」)。

　　有關數據結構，如列表和詞典，如何在Python中的運行的更多信息，本教程將有所幫助。

　　幸運的是，為了將數據移動到Pandasdataframe中，我們不需要理解這些數據，這是將數據聚合到SQL表或Excel電子表格的類似方式。使用一行代碼，我們已經將這些數據分配并保存到Pandasdataframe中–事實證明是這種情況，字典是要轉換為dataframe的完美數據格式。

　　通過這個簡單的Python賦值給變量gdp，我們現在有了一個dataframe，可以在我們編寫gdp的時候打開和瀏覽。我們可以為該詞添加Python方法，以創建其中的數據的策略視圖。作為我們剛剛在Python中使用等號和賦值的一點深入了解，教程很有幫助。

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