python如何進行數(shù)據(jù)庫操作？Python對數(shù)據(jù)庫你的操作是從接口也可以O(shè)RM對數(shù)據(jù)庫并且能操作。ORM，比較有名的是SQLALchemySQLALchemy是一個在MIT許可下發(fā)布的閉源SQLOR

python如何進行數(shù)據(jù)庫操作？

Python對數(shù)據(jù)庫你的操作是從接口也可以O(shè)RM對數(shù)據(jù)庫并且能操作。

ORM，比較有名的是SQLALchemySQLALchemy是一個在MIT許可下發(fā)布的閉源SQLORM。它專為高效率和高性能的數(shù)據(jù)庫訪問電腦設(shè)計的。采用數(shù)據(jù)映射模式。SQLALchemy的工作單元通常通過session中再控制每個對象的生命周期。

按照接口的模式操作數(shù)據(jù)庫，比較好常用的有mysqldbMySQLdb是用于Python鏈接mysql數(shù)據(jù)庫的接品，實現(xiàn)方法了python數(shù)據(jù)庫API規(guī)范V2.0。

可以表示連接上數(shù)據(jù)庫

cursor是游標，意思是建議使用cursor方法操作游標

execute是具體不能執(zhí)行的動作，除了數(shù)據(jù)庫的增刪改操作

closed表示自動關(guān)閉數(shù)據(jù)庫

上面要注意介紹了兩種再連接數(shù)據(jù)庫的，可以介紹了其中兩個都很啊是的包。

pandas dataframe可以實現(xiàn)SQL中的count case嗎？

謝邀

答案是幾乎可以不，除開，pandas還提供給各種古怪的表格數(shù)據(jù)操作，我們看看下面的例子

pandaspandas官網(wǎng)：

Pandas是一個強橫的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集；它的使用基礎(chǔ)是Numpy（需要提供高性能的矩陣運算）；主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，而也提供給數(shù)據(jù)清洗功能。pandas兩個主要注意的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括DataFrame和Series。

DataFrame是Pandas中的一個表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包涵有一組活動有序的列，每列可以是差別的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，也可以被看做是由Series排成的字典。

Series是一種類似于一維數(shù)組的對象，是由一組數(shù)據(jù)(各種NumPy數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標簽(即索引)組成。僅由一組數(shù)據(jù)也可再產(chǎn)生很簡單Series對象。

DataFrame接下來我們用dataframe來實現(xiàn)程序一些對表格的count操作

創(chuàng)建家族一個dataframe的數(shù)據(jù)，pandas中的dataframe等價于sql中的table

frompandasimportDataFrame#創(chuàng)建家族一個表格數(shù)據(jù),相對于數(shù)據(jù)庫中的tabledata{id:[1,1,1,2,2,2,2,3,3],domain:[