正确书写编码格局是十分关键的，特意是面对大数据时，SQL Server 数据库是基于 mssql 格局，假设排编码不规范，会带来诸多费事，那末怎样在 mssql 数据汇总后处置不规范的排编码呢？

首先，要装置并正确性能SQL Server，而后装置NumPy包，经常使用NumPy可以读取不规定的排编码类型，上方是装置NumPy包的代码：

pip install numpy

该代码可以装置NumPy包，用户可以在装置完该包后，经常使用以下代码将mssql数据库数据导入NumPy包：

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)

接上去，经常使用Series对象将导入的排编码不规定的字段启动处置，上方是数据排编码格局不规定的处置代码：

from pandas import Series

series = Series.from_array(df[“YourColumnName”])

series.str.strip()

str.strip()方法的作用是移除指定字符串的某些字符，包含前后及两边的字符，从而抵达正确的排编码格局，最后经常使用以下代码把整顿的排编码数据存入mssql数据库中：

series.to_sql(‘NewTableName’,engine,if_exists=’Append’,index=False)

以上代码可以成功mssql数据汇总后排编码不规范处置，只需把NumPy包性能好、装置好，在汇总后经常使用Series对象处置，上述步骤就能够成功。

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