pandas电影数据分析

1. 基于Pandas的数据分析平台，数据连接该不该用SqlAlchemy的ORM

一、开始使用：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()
这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。
create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。
sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），因此初始化一个会话的开销并不大。对 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化：
class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
def initialize(self):
self.session = models.DB_Session()

def on_finish(self):
self.session.close()
对其他 Web 服务器来说，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保证每个线程获得的 session 对象都是唯一的。不过 Tornado 本身就是单线程的，如果使用了异步方式，就可能会出现问题，因此并没使用它。

拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：
session.execute('create database abc')
print session.execute('show databases').fetchall()
session.execute('use abc')
# 建 user 表的过程略
print session.execute('select * from user where id = 1').first()
print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()
不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别；ORM 的方式，这也是采用 SQLAlchemy 的唯一原因。

于是来定义一个表：
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

BaseModel = declarative_base()

def init_db():
BaseModel.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
BaseModel.metadata.drop_all(engine)

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'

id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))

init_db()
declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。
以 User 类为例，它的 __tablename__ 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。
最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。

接着就开始使用这个表吧：
from sqlalchemy import func, or_, not_

user = User(name='a')
session.add(user)
user = User(name='b')
session.add(user)
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User()
session.add(user)
session.commit()

query = session.query(User)
print query # 显示SQL 语句
print query.statement # 同上
for user in query: # 遍历时查询
print user.name
print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象
print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None
# print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常
print query.filter(User.id == 2).first().name
print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句
print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串

query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是个元组
print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录
print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回
print query2.order_by(User.name).all()
print query2.order_by('name').all()
print query2.order_by(User.name.desc()).all()
print query2.order_by('name desc').all()
print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()

print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
query3 = query3.filter(User.name != 'a')
print query3.scalar()
print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in

query4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar()
print query4.filter('name is null').scalar()
print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
print query4.filter(User.name != None).all()

print query4.count()
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1)
print user.name

user.name = 'd'
session.flush() # 写数据库，但并不提交
print query.get(1).name

session.delete(user)
session.flush()
print query.get(1)

session.rollback()
print query.get(1).name
query.filter(User.id == 1).delete()
session.commit()
print query.get(1)

二、进阶的知识。
1）如何批量插入大批数据？
可以使用非 ORM 的方式：
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()

如何批量插入大批数据？
可以使用非 ORM 的方式：
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()
上面批量插入了 10000 条记录，半秒内就执行完了；而 ORM 方式会花掉很长时间。

2）如何让执行的 SQL 语句增加前缀？
使用 query 对象的 prefix_with() 方法：
session.query(User.name).prefix_with('HIGH_PRIORITY').all()
session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})

3）如何替换一个已有主键的记录？
使用 session.merge() 方法替代 session.add()，其实就是 SELECT + UPDATE：
user = User(id=1, name='ooxx')
session.merge(user)
session.commit()
或者使用 MySQL 的 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE，需要用到 @compiles 装饰器，有点难懂，自己看吧：《SQLAlchemy ON DUPLICATE KEY UPDATE》 和 sqlalchemy_mysql_ext。

4）如何使用无符号整数？
可以使用 MySQL 的方言：
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER

id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)

5）模型的属性名需要和表的字段名不一样怎么办？
开发时遇到过一个奇怪的需求，有个其他系统的表里包含了一个“from”字段，这在 Python 里是关键字，于是只能这样处理了：
from_ = Column('from', CHAR(10))

6）如何获取字段的长度？
Column 会生成一个很复杂的对象，想获取长度比较麻烦，这里以 User.name 为例：
User.name.property.columns[0].type.length

7）如何指定使用 InnoDB，以及使用 UTF-8 编码？
最简单的方式就是修改数据库的默认配置。如果非要在代码里指定的话，可以这样：
class User(BaseModel):
__table_args__ = {
'mysql_engine': 'InnoDB',
'mysql_charset': 'utf8'
}
MySQL 5.5 开始支持存储 4 字节的 UTF-8 编码的字符了，iOS 里自带的 emoji（如 ?? 字符）就属于这种。
如果是对表来设置的话，可以把上面代码中的 utf8 改成 utf8mb4，DB_CONNECT_STRING 里的 charset 也这样更改。
如果对库或字段来设置，则还是自己写 SQL 语句比较方便，具体细节可参考《How to support full Unicode in MySQL databases》。
不建议全用 utf8mb4 代替 utf8，因为前者更慢，索引会占用更多空间。

8）如何设置外键约束？
from random import randint
from sqlalchemy import ForeignKey

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'

id = Column(Integer, primary_key=True)
age = Column(Integer)

class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'

id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))

for i in xrange(100):
session.add(User(age=randint(1, 100)))
session.flush() # 或 session.commit()，执行完后，user 对象的 id 属性才可以访问（因为 id 是自增的）

for i in xrange(100):
session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
session.commit()

session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
执行这段代码时，应该会遇到一个错误：
sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) (1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age < %s' (50,)原因是删除 user 表的数据，可能会导致 friendship 的外键不指向一个真实存在的记录。在默认情况下，MySQL 会拒绝这种操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 还允许指定 ON DELETE 为 CASCADE 和 SET NULL，前者会删除 friendship 中无效的记录，后者会将这些记录的外键设为 NULL。
除了删除，还有可能更改主键，这也会导致 friendship 的外键失效。于是相应的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 变成了更新相应的外键，而不是删除。
而在 SQLAlchemy 中是这样处理的：
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'

id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))

9）如何连接表？
from sqlalchemy import distinct
from sqlalchemy.orm import aliased

Friend = aliased(User, name='Friend')

print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户
print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户（去掉重复的）
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被别人当成朋友的用户
print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因为不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己选择顺序
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小于 10 的用户及其朋友
print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 两次 join，由于使用到相同的表，因此需要别名
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友（无朋友则为 None，使用左连接）
-

2. pandas什么意思

pandas的意思是熊猫。

一、读音：英 [ˈpændə]；美 [ˈpændə]

二、释义：大熊猫；大猫熊；小熊猫，小猫熊(产于亚洲，毛棕红色，尾巴粗长)。

三、用法：

1、

译文：大熊猫是一种残存的古动物。

2、

译文：熊猫是中国的国宝。

四、短语搭配：

panda diplomacy：熊猫外交

PANDA MAN：熊猫人 ; 港台剧 ; 名称

(2)pandas电影数据分析扩展阅读：

类似的熊种的英语还有：black bear、polar bear

1、black bear

读音：英 [blæk beə(r)]；美 [blæk ber]

释义：黑熊

用法：Blackbugbitabigblackbear

译文：黑虫子咬了一只大黑熊。

2、polar bear

读音：英 [ˈpəʊlə beə(r)]；美 [ˈpoʊlər ber]

释义：北极熊；白熊

用法：Thepolarbear'swhitefurisanaturalcamouflage

译文：北极熊的白色毛皮是天然的保护色。

3. Python想要从事数据分析工作，都要学习哪些知识

就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言，想要从事数据分析的话需要学习以下知识：
1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；
2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。
3、熟练掌握数据可视化工具，结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL，然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。

4. 怎么利用pandas做数据分析

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。

5. pandas是什么意思

pandas是python的一个数据分析的库，可以读取excel、csv、html中的table等等
可以做数据的处理（值替换replace、关联merge、分组group计算等等）

具体请参照：
网络
https://ke..com/item/pandas/17209606
官方手册
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable

6. 有人可以代做一下pandas数据分析吗

下载个Anaconda装一下，里面的Spyder非常好用，能直观地看到你pandas处理的表格（DataFrame变量）
你会发现python很简单～

7. 求助python大神，工作实例pandas数据分析

你的意思是比较每台机的宽，不符合的挑出来？ 那每台机的返回值是什么？
你需要些一个函数func func把行变量作为参数，能对每一行操作，然后dataframe.apply(func, axis=1)

8. 如何利用python进行数据分析

利用python进行数据分析

链接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

9. 用pandas做数据分析

这个软件做数据分析是非常不错的，值得信赖。

10. pandas教程内容是什么

pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。

Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

数据结构

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。