pandas创建mysql表，pandas创建excel

Pandas写入数据到MySql

一般来说上面这个问题都是因为mysql数据库版本所导致的，如果确定语句没有错误的话就要更新版本或者将语句的结束符改成别的符号，只要能够让mysql数据库编译器解析到end就可以了。

其实吧， 一分钟10W条数据不能算太快，10秒10W条还差不多。 可以研究一下线程+进程来处理， 或者协程+进程。处理速度肯定能让你喊一声“卧槽！” 哈哈。

可以使用pip安装也可以手动下载安装。使用pip安装，在命令行执行如下命令：pip install PyMySQL 手动安装，请先下载。其中的X.X是版本（目前可以获取的最新版本是0.6）。下载后解压压缩包。

保存爬取的数据。最后通过 Pandas 再写入到 XLS 或者 MySQL 等数据库中。Requests、XPath、Pandas 是 Python 的三个利器。当然做 Python 爬虫还有很多利器，比如 Selenium，PhantomJS，或者用 Puppteteer 这种无头模式。

df1.index与df.类别

1、这个简单点写，就是用求模的方式，如果N%2等于0，那么就是能被2整除的。8同理。然后累计出数量就可以了。当然你可以直接用能被2整除的数作为能被8整除的数据源，这样效率更好一点。

2、df.index（请把它单独地看成一个类似list的东西，和df已经无关了）的成员太少了，我想给这个类似于list的东西增加一个成员‘e’。

3、整列替换 我们在前面已经给整列填充过数据，填充时原来的数据就被覆盖了。

4、linux中dd命令和df命令是什么单词的缩写，意思是什么？dd=DiskDumpdf=DiskFree要学会在linux下用在线帮助。

Python学生常用库

1、五个常用python标准库：sys sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器(interpreter)，也是一个运行在操作系统上的程序。

2、Matplotlib：用于创建二维图和图形的底层库，有了它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图，它都可以与很多流行的绘图库结合使用。

3、Scikit-Learn Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。

4、下面我们就来看一下python中常用到的库：数值计算库： NumPy 支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。

5、推荐5个常用的Python标准库：os：提供了不少与操作系统相关联的函数库 os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。

6、Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：Arrow Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。

Pandas-DataFrame基础知识点总结

1、查看数据 查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data)；a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。

2、通过1D data series初始化的时候，如果有多列，那么需要等长 注意与上边的dict of lists区分，如果最外层是dict，那么key值默认是column label。

3、pandas 数据索引与选取 我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。

4、其中，国家是标签（也称索引），不是具体的数据，它起到解释、定位数据的作用。如果没有标签，只有一个数字，是不具有业务意义的。Series是Pandas最基础的数据结构。

5、DataFrame是一个二维索引的数据结构，类似于表格型结构，它的列可以存在不同的类型。你可以把它简单的想成Excel表格或SQL Table，它的每个列都是一个Series结构。它是最常用的Pandas对象，没有之一。

6、在构建 pandas Series 或者 DataFrame 时，有两种方式可以表示 NaN，一种是 np.NaN ，另一种是python 的 None 对象。

数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None

第一种把数据从mysql导出后，python读取时，空值即为null；第二种链接数据库后，python能读取表结构，数据库的null对应列表中的none以及pandas中的nan（如果字段类型是时间，则为nat）。

第一种把数据从mysql导出后，python读取时，空值和null在文件中都为null；python读取之后为nan 第二种链接数据库后，python能读取表结构，数据库的null对应列表中的none以及pandas中的nan（如果字段类型是时间，则为nat）。

第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN 第二种链接数据库后，python能读取表结构，数据库的NULL对应列表中的None以及pandas中的NaN（如果字段类型是时间，则为NaT）。

None 表示空值，它是一个特殊 Python 对象， None的类型是 NoneType 。 None 是 NoneType 数据类型的唯一值，我们不能再创建其它 NoneType 类型的变量，但是可以将 None 赋值给任何变量。

Python中的None与 NULL(即空字符)的区别 是不同的一种数据类型 表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

大数据如何入门?

1、学习计算机编程语言。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，因为需要掌握一门计算机的编程语言，计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。学习大数据相关课程。一般就可以进行大数据部分的课程学习了。实战阶段。

2、大数据开发如何入门可以从编程入手，其中Linux和Java是必须要掌握的，这时最基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。

3、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

4、学习大数据的方法：关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

5、：从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。

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