Python进击之数据优化，花式规避数据难题！

2023-01-21 20:14:45

使用 Python 提升数据处理效率：从 Excel 到数据库

踏入职场，我发现许多公司都面临着数据基础薄弱的问题，这给我带来了不少挑战。数据仓库缺乏维度建模，大量数据仍旧存储在 Excel 表格中，导致需要大量的重复性人工处理。不仅浪费时间和精力，而且极易出错。

为了应对这一难题，我决定利用 Python 这门强大的编程语言来提升我的数据处理效率。Python 拥有丰富的库和模块，可以轻松实现各种数据操作任务。

第一步：安装必要的 Python 库

开始之前，我们需要安装必要的 Python 库。您可以使用以下命令来安装 pandas 和 numpy 库：

pip install pandas numpy

第二步：读取 Excel 数据

我们可以使用 pandas 库来读取 Excel 数据。以下代码示例演示了如何读取一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 打印数据
print(df)

第三步：清洗和整理数据

读取 Excel 数据后，我们通常需要对数据进行清洗和整理。我们可以使用 numpy 库来完成这些任务。以下代码示例演示了如何对数据进行清洗和整理：

import numpy as np

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 替换异常值
df.replace({'<NA>': np.nan}, inplace=True)

# 标准化数据
df = (df - df.mean()) / df.std()

第四步：导入数据库

在清洗和整理数据后，我们可以使用 pandas 库将数据导入数据库。以下代码示例演示了如何将数据导入一个名为 mydb 的 MySQL 数据库：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='mydb')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 导入数据
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (name VARCHAR(255), age INT, salary FLOAT)")
cursor.executemany("INSERT INTO data (name, age, salary) VALUES (%s, %s, %s)", df.values)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()