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这篇文章主要介绍Python怎么实现Mysql数据统计及numpy统计函数,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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import pymysql import xlwt excel=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet=excel.add_sheet('Mysql数据库') sheet.write(0,0,'库名') sheet.write(0,1,'表名') sheet.write(0,2,'数据条数') 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数据分析numpy统计函数
np.mean(x [, axis]):
所有元素的平均值,参数是 number 或 ndarray
np.sum(x [, axis]):
所有元素的和,参数是 number 或 ndarray
np.max(x [, axis]):
所有元素的大值,参数是 number 或 ndarray
np.min(x [, axis]):
所有元素的最小值,参数是 number 或 ndarray
np.std(x [, axis]):
所有元素的标准差,参数是 number 或 ndarray
np.var(x [, axis]):
所有元素的方差,参数是 number 或 ndarray
np.argmax(x [, axis]):
大值的下标索引值,参数是 number 或 ndarray
np.argmin(x [, axis]):
最小值的下标索引值,参数是 number 或 ndarray
np.cumsum(x [, axis]):
返回一个同纬度数组,每个元素都是之前所有元素的 累加和,参数是 number 或 ndarray
np.cumprod(x [, axis]):
返回一个同纬度数组,每个元素都是之前所有元素的 累乘积,参数是 number 或 ndarray
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