这篇本文主要介绍了在处理大数据时,特别是使用SQLServer数据库时,正确书写和处理编码格式的重要性。本文首先提到了SQLServer数据库是基于mssql格式的,如果排编码不规范,会带来很多问题。然后本文介绍了如何在mssql数据汇总后处理不规范的排编码。
本文首先提到了安装和正确配置SQLServer的重要性,然后介绍了安装NumPy包的步骤。NumPy包是一个用于科学计算的Python库,可以用来读取不规则的编码类型。接下来,本文给出了安装NumPy包的代码。
本文介绍了如何将msSQL数据库中的数据导入NumPy包。本文使用了pandas和sqlalchemy库来实现这一步骤。具体的代码如下:
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mssql+pymssql://username:password@host/dbname")
df = pd.read_sql("SELECT * FROM YourTableName", engine)
接下来,本文介绍了如何使用Series对象来处理导入的不规范排编码字段。本文给出了以下处理代码:
from pandas import Series
series = Series.from_array(df["YourColumnName"])
series.str.strip()
str.strip()方法可以移除指定字符串的某些字符,包括前后及中间的字符,从而达到正确的排编码格式。最后,本文介绍了如何将整理好的排编码数据存入mssql数据库中:
series.to_sql("NewTableName", engine, if_exists="append", index=False)
以上步骤可以实现mssql数据汇总后的排编码不规范处理。
最后,本文提到了一些推荐阅读。
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