Mustaqil ish bajardi

2.SQL ma'lumotlar bazasiga ma'lumotlarni yozish:

Pd sifatida pandalarni import qiling sqlalchemy dan create_engine import # Dataframe yarating data = pd.DataFrame({ 'ism': ['Elis' , 'Bob', ' Charli', 'yosh': [25, 30, 22 }) # Ma'lumotlar bazasi ulanishini yarating dvigatel = dvigatelni yaratish('sqlite:///new_database.db' ; # Ma'lumotlar bazasiga ma'lumotlarni yozish ma'lumotlar.to_sql('new_table', dvigatel, indeks=False, agar_mavjud boʻlsa='almashtirish')

DataFrame-da indeks bo'yicha kirish
Pandalar kutubxonasida ma'lumotlarni qidirish uchun ikkita usul qo'llaniladi: .loc va .iloc. Keling, ularning funksionalligi va qo‘llanilishini ko‘rib chiqamiz.
.loc usuli:
Usul .loc DataFrame-da belgilangan qator nomidagi (indeks) ma'lumotlarga kirishni ta'minlaydi. Bir necha turdagi ilonlarning tezligi va zaharliligi haqidagi maʼlumotlar toʻplamiga misol keltiring:

ma'lumotlar = {'maksimal_tezlik': 1, 4, 7], 'qalqon': [2, 5, 8]} indeks = ['kobra', 'viper', 'sidewinder'] df = pd.DataFrame(maʼlumotlar, indeks=index) # Dataframe chiqishi chop etish(df)

Natija:

.loc usulidan foydalanib, biz ilonning ma'lum bir turi, masalan, ilon haqida ma'lumot olishimiz mumkin:

# Viper haqida ma'lumot olish viper_data = df.loc['viper'] chop etish(viper_data)

.iloc usuli:
Usul .iloc DataFrame-dagi qator tartib raqami boʻyicha maʼlumotlarga kirish imkonini beradi. Raqamli indekslarga ega bo'lgan ma'lumotlar to'plamiga misolni ko'rib chiqamiz:

mydict = [{'a': < a i=4>1, 'b': 2, 'c': 3< /span>,}4: 'd', {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, ,}400: 'd' {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, }]4000: 'd' df = pd.DataFrame(mydict)< /span> # Dataframe chiqishi chop etish(df)

	a	b	c	d
0	1	2	3	4
1	100	200	300	400
2	1000	2000	3000	4000

.iloc usulidan foydalanib, siz 0 indeksli birinchi qatordan ma'lumotlarni olishingiz mumkin:

birinchi_qator = df.iloc[0] birinchi_qator