и посмотреть медиа
Data analysis - DA SQL
и посмотреть медиа
Анализ данных: SQL, Python.
Анализ данных: SQL, Python.
AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.
Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.
Как автоматизировать загрузку файлов в БД с помощью Python Иногда встречаются такие ситуации, когда необходимо загружать большое количество файлов в базу данных для их дальнейшего анализа. Например, у нас есть 1000 небольших excel-файлов (не факт, что с одинаковыми столбцами), которые надо загрузить в oracle db. Как ни удивительно, делается это достаточно просто. Сначала пройдемся по папке с файлами циклом и объединим их в 1 датафрейм: import pandas as pd import glob all_data = pd.DataFrame() for file in glob.glob(r"ПУТЬ К ПАПКЕ\*.xlsx"): df = pd.read_excel(file) all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True) После этого с помощью sqlalchemy подключимся к базе данных: from sqlalchemy import create_engine conn = "oracle+cx_oracle://user:password@localhost:port/?service_name=name&mode=mode" engine = create_engine(conn) Подробнее про подключение было здесь. Далее обработаем данные, а именно уберем все пропуски и для универсальности преобразуем всё в строки, чтобы избежать конфликта форматов при вставке: for col in all_data.columns: all_data[col] = all_data[col].astype(str) all_data[col] = all_data[col].replace('nan', None) В конце создадим новую таблицу и вставим ранее объединенный датафрейм в бд: all_data.to_sql( name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False ) На выходе получим таблицу в базе данных, которая будет содержать в себе все уникальные столбцы, которые встретились в этих файлах.
Открыть канал и посмотреть медиаТолько зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.
Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!