“mysql数据库存储过程语法报错为什么？原因和解决方法看这里”的全部内容了，想要了解更多python的实用知识和代码示例可以持续关注这个频道，每次更新都会有很多新的知识技术分享给大家。<p><h3>pandas分组统计怎么加数据&

使用pandas的to_sql方法写入到SQL数据库中。

可以使用pandas的to_sql方法将数据框中的数据写入到SQL数据库中。如果要覆盖原有数据，可以在to_sql方法中使用if_exists参数并将其设置为'replace'。

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是

#数据框(主要是借鉴R里面的dataframe)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神

#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美

#DataFrame索引 dfloc是标签选取 *** 作，dfiloc是位置切片 *** 作

print(df[['row_names','Rape']])

df['行标签']

dfloc[行标签,列标签]

print(dfloc[0:2,['Rape','Murder']])

dfiloc[行位置,列位置]

dfiloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值

dfiloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据

dfiloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据

dfiloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series

dfiloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series

print(dfix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片

print(dfix[0:2])

#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数

df[dfMurder>13]

df[(dfMurder>10)&(dfRape>30)]

df[dfsex==u'男']

#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename

dfrename(columns={'A':'A_rename'})

dfrename(index={1:'other'})

#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test['col']<-null

dfdrop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]

#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]

dfsort(columns='C') #行排序 y轴上

dfsort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上

#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary

dfdescribe()

#生成新的一列 跟R里面有点类似

df['new_columns']=df['columns']

dfinsert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高

dfjoin(Series(df['columns'],name='new_columns'))

#列上面的追加 相当于sas中的append R里面cbind()

dfappend(df1,ignore_index=True)

pdconcat([df,df1],ignore_index=True)

#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照

merge()

#删除重行 跟sas里面nodukey R里面的which(!duplicated(df[])类似

dfdrop_duplicated()

#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法

dfidxmin(axis=0 ) dfidxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去

#读取外部数据跟sas的proc import R里面的readcsv等类似

read_excel() read_csv() read_hdf5() 等

与之相反的是dfto_excel() dfto_ecv()

#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了

dffillna(9999) #用9999填充

#链接数据库 不多说 pandas里面主要用 MySQLdb

import MySQLdb

conn=MySQLdbconnect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")

read_sql() #很经典

#写数据进数据库

dfto_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)

#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说

#求哑变量

dumiper=pdget_dummies(df['key'])

df['key']join(dumpier)

#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似

pdpivot_table()

pdcrosstab()

#聚合函数经常跟group by一起组合用

dfgroupby('sex')agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#数据查询过滤

testquery("02

将STK_ID中的值过滤出来

stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID']isin(stk_list)]

将dataframe中，某列进行清洗的命令

删除换行符：misc['product_desc'] = misc['product_desc']strreplace('\n', '')

删除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"]map(strstrip)

如果用模糊匹配的话，命令是：

rpt[rpt['STK_ID']strcontains(r'^600[0-9]{3}$')]

对dataframe中元素，进行类型转换

df['2nd'] = df['2nd']strreplace(',','')astype(int) df['CTR'] = df['CTR']strreplace('%','')astype(npfloat64)

#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包

>

一、问题原因

mysql数据库的存储过程创建语句之中需要使用begin表示存储过程要执行的语句从这里开始，在结尾使用end表示存储过程的语句要结束了。而在mysql数据库之中无论是查询还是添加语句都要使用分号去分隔，但是在存储过程之中创建sql语句的时候却被mysql数据库的编译器把分号当做了结束语句，没有end就被检测成语法错误了。

二、解决方法

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。使用delimiter即可更改sql语句结束符，示例如下：

delimiter // --更改结束符create procedure course_id_name(in cid varchar(20))beginselect namefrom coursewhere id = cid;end//delimiter ; --将结束符换回分号

以上就是关于“mysql数据库存储过程语法报错为什么？原因和解决方法看这里”的全部内容了，想要了解更多python的实用知识和代码示例可以持续关注这个频道，每次更新都会有很多新的知识技术分享给大家。

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算 *** 作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

pandas分组统计加数据方法：

1、分组使用聚合函数做数据统计。

2、遍历groupby的结果理解执行流程。pandas分组是一个常用的功能，如分别统计每个月的股票波动率、每个部门的人数、每个季度的利润等等。

Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架，数据进入这两种框架后，我们就可以利用它们提供的强大处理方法进行处理。

需要注意的是，Pandas之前支持的三维面板（Panel）结构现已不再支持，可以使用多层索引形式来实现。

Series（系列、数列、序列）是一个带有标签的一维数组，这一系列连续的数据代表了一定的业务意义。如以下各国2019年的GDP就是一个典型的Series。

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。

DataFrame意为数据框，它就像一个存放数据的架子，有多行多列，每个数据在一个格子里，每个格子有自己的编号。就像一个球场的座位（下图），我们在横向编成1排、2排、3排等，在纵向编成1号、2号、3号等，那么4排18号、6排1号等就是具体的位置，每个人落座后就像一个具体的数据。

DataFrame是Pandas定义的一个二维数据结构，其结构如下图

我们给上例国家GDP Series数据中增加一列“人口”，形成一个DataFrame

在后续的内容中，在不同场景下可能会对索引使用以下名称。

end~

以上就是关于pandas覆盖sql已有数据全部的内容，包括:pandas覆盖sql已有数据、怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值、pandas写mysql报语法错误等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！