데이터로 pycharm 코드를 실행하는 방법
PyCharm에서 데이터로 코드를 실행하는 단계는 다음과 같습니다. 데이터 소스 생성(데이터 소스 유형, 설정), Pandas를 사용하여 데이터 프레임 생성(데이터 소스 데이터 읽기), 코드 실행(데이터 프레임 이름 전달) 매개변수로) 결과를 봅니다(Python 콘솔의 데이터프레임, 대화형).
PyCharm에서 데이터를 사용하여 코드 실행
PyCharm에서 데이터를 사용하여 코드를 실행하는 것은 매우 간단합니다. 다음 단계를 따르세요.
1 데이터 소스 만들기
- PyCharm을 열고 새 만들기 파이썬 프로젝트.
- 파일 메뉴에서 새로 만들기 > 데이터베이스 도구 및 데이터 소스를 선택하세요.
- 데이터 소스 창에서 "+" 기호를 클릭하고 생성하려는 데이터 소스 유형(예: MySQL, PostgreSQL)을 선택하세요.
- 호스트, 포트, 사용자 이름, 비밀번호를 포함한 데이터 소스 설정을 구성하세요.
2. 데이터 프레임 만들기
- Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 프레임을 만들고 데이터 소스에서 데이터를 읽습니다.
- Python 코드에서 다음 코드를 사용합니다.
import pandas as pd # 连接到数据库并创建一个数据帧 df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', connection)
3. 코드를 실행합니다.
- 실행 메뉴에서 실행/디버그 구성을 선택합니다.
- "Python 콘솔" 탭에서 "매개변수 전달" 옵션이 선택되어 있는지 확인하세요.
- 매개변수 필드에 데이터 프레임의 이름을 입력합니다.
- 적용을 클릭하고 코드를 실행하세요.
4. 결과 보기
- 코드를 실행하면 데이터 프레임이 "Python Console"에 표시됩니다.
- 데이터 인쇄, 필터링 또는 조작과 같은 대화형 명령을 사용하여 데이터프레임과 상호 작용할 수 있습니다.
팁:
- PyCharm에 Pandas 라이브러리가 올바르게 설치되어 있는지 확인하세요.
- PyCharm의 데이터베이스 도구 창을 사용하여 데이터 소스를 쉽게 관리하고 쿼리하세요.
- "실행/디버그 구성"에서 중단점을 설정하여 코드를 디버깅하고 데이터 처리 과정을 이해할 수 있습니다.
위 내용은 데이터로 pycharm 코드를 실행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Stock Market GPT
더 현명한 결정을 위한 AI 기반 투자 연구

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

mysqli_insert_id () (프로세스 스타일), $ mysqli-> insert_id (객체 스타일) 또는 $ pdo-> lastinsertid () (pdo)를 사용하여 마지막 삽입 ID를 가져 오며 동일한 연결로 즉시 호출해야합니다.

subQueryInmysqlallowsNestingQueries, theouterquery.itcanbeappliedInselect, and andhavingclauses.inthewhereclause, itfiltersdata, itfindingemplygeavovovetheavetheavetheavetheebetheebetheebetheebetheebetheebetheebetheebetheebovetheebovetswithewhereclause

Coalesce는 널 값 대체를 처리하기 위해 첫 번째 비 널 값을 반환합니다. 예를 들어, Coalesce (Middle_Name, 'N/A')는 NULL을 'N/A'로 대체하여 다중 필드 폴백 및 데이터 유형 우선 순위 판단을 지원합니다.

audeSQLUSERHASFILEPRIVILEGENEDEACCESSERVERSERVERSERVERSTERVERSFILESYSTEM을 보장하기 위해 사용 eLectIntOoutFileToPportAmySqlTableTocsvDirectsvDirectStem.

생성기는 count_up_to (n) 함수에 표시된대로 값을 하나씩 수율을 하나씩 반환하고 다음 요청까지 숫자를 반환하고 메모리 효율적인 데이터 처리를 실현합니다.

Args는 여러 위치 매개 변수를 수신하여 튜플에 수집하는 데 사용되며 *Kwargs는 여러 키워드 매개 변수를 수신하여 사전에 수집하는 데 사용됩니다. 이 둘의 조합은 기능 유연성을 향상시킬 수 있으며 불확실한 매개 변수를 처리 해야하는 시나리오에 적합합니다.

acasestatementinmysqlenablesconditionallogicinqueries, 지원 값 기반 (간단한) orcondition 기반 (검색) 평가 .ItissableInselect, Orderby, Where, andupdateclausestoreturndymanmicresults, 그러한 스타트 슈타 스토 코드 몬트, 분류

Python의 내장 CSV 모듈을 사용하여 CSV 파일을 효율적으로 읽고 쓰십시오. 1. CSV.Reader를 사용하여 위치 데이터 액세스에 적합한 행으로 목록으로 데이터를 읽습니다. 2. CSV.DICTREADER를 사용하여 사전으로 제목이있는 행을 읽습니다. 3. csv.writer를 사용하여 목록 데이터를 CSV 파일에 작성하십시오. 4. CSV.DictWriter를 사용하여 사전 데이터를 CSV 파일에 작성하고 writeHeader ()를 통해 헤더에 씁니다. 5. 구분 기 및 인용과 같은 매개 변수를 설정하여 다른 형식을 처리 할 수 있습니다. 6. 라인별로 반복하면 메모리 오버플로를 피하기 위해 큰 파일을 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 이 방법은 가볍고 외부 종속성이 필요하지 않으며 간단한 스크립트에 적합하거나
