从mysql8.0读取数据并形成pandas dataframe类型数据，精确定位行列式中的元素，并读取...

from pandas import *
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:wenwajiao@127.0.0.1:3306/ryandb?charset=UTF8MB4")
#charset设置用于mysql8.0的新型字符集，清根据你的需要设定
print(engine)
myframe = pd.read_sql("select colname,comment,tblbelongs from colname",con=engine)
print (myframe)

 输出结果:

 

Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/ryandb?charset=UTF8MB4)
   comment         colname     tblbelongs
0      铜价格        p_bronze   incomedoc_mx
1      片含量         c_piece  incomedocs_mx
2       重量          weight   incomedoc_mx
3      铁含量          c_iron   incomedoc_mx
4      铝重量          w_alum   incomedoc_mx
5    锄头马价格          p_hoeh  incomedocs_mx
6    货品总成本       totalcost   incomedoc_mx
7   23尖角含量      c_23sharpa  incomedocs_mx
8       品名       goodsname           None
9     每吨毛利  gprofit_perton   incomedoc_mx
10     采购价     incomeprice   incomedoc_mx
11     铜重量        w_bronze   incomedoc_mx
12     片价格         p_piece  incomedocs_mx
13   无限长重量       w_ulength  incomedocs_mx
14     铁重量          w_iron   incomedoc_mx
15      产值       v_produce   incomedoc_mx
16  35尖角重量      w_35sharpa  incomedocs_mx
17   无限长价格       p_ulength  incomedocs_mx
18   无限长含量       c_ulength  incomedocs_mx
19     铝含量          c_alum   incomedoc_mx
20     铝价格          p_alum   incomedoc_mx
21  35尖角含量      c_35sharpa  incomedocs_mx
22  23尖角重量      w_23sharpa  incomedocs_mx
23  23尖角价格      p_23sharpa  incomedocs_mx
24   锄头马含量          c_hoeh  incomedocs_mx
25     铜含量        c_bronze   incomedoc_mx
26     铁价格          p_iron   incomedoc_mx
27  35尖角价格      p_35sharpa  incomedocs_mx
28     片重量         w_piece  incomedocs_mx
29   锄头马重量          w_hoeh  incomedocs_mx
30  35平角重量       w_35flata  incomedocs_mx
31  35平角价格       p_35flata  incomedocs_mx
32    每吨成本     cost_perton   incomedoc_mx
33  35平角含量       c_35flata  incomedocs_mx
34    货品赢利          profit   incomedoc_mx
35   光亮铝重量     w_shiningal  incomedocs_mx
36   光亮铝含量     c_shiningal  incomedocs_mx
37   条纹片价格        p_stripp  incomedocs_mx
38   条纹片含量        c_stripp  incomedocs_mx
39   光亮铝价格     p_shiningal  incomedocs_mx
40   条纹片重量        w_stripp  incomedocs_mx
41    索赔金额         h_claim      incomedoc
42     总成本     h_totalcost      incomedoc
43     总利润   h_totalprofit      incomedoc
44    每吨人工     h_perhrcost      incomedoc
45     总人工   h_totalhrcost      incomedoc
46    计算日期       h_caldate      incomedoc
47   利润百分比      h_profitpp      incomedoc
48    采购日期        h_indate      incomedoc
49    数据来源      h_filename      incomedoc
50      品牌         h_brand      incomedoc
51    批次编号        h_markno      incomedoc
52    货单编号           h_dno      incomedoc
53    货品项目          h_item      incomedoc

• 精确打击：现在我要取出 '35尖角重量' 对应的colname, tblbelongs值，这样写

wenwa = myframe.iloc[(myframe['comment']=='35尖角重量').values,[1,2]]
print(wenwa.iloc[0]['tblbelongs'])
print(wenwa.iloc[0]['colname'])

输出结果：

incomedocs_mx  
w_35sharpa

 

• 利用Series组装出一个行列数据，其实就是二维数组，并写入excel文件

 

wenwa = DataFrame({"comment":Series(['铜价格', '片含量', '重量', '铁含量', '铝重量', '锄头马价格', '货品总成本', '23尖角含量', '品名', '每吨毛利',
'采购价', '铜重量', '片价格', '无限长重量', '铁重量', '产值', '35尖角重量', '无限长价格', '无限长含量', '铝含量', '铝价格', '35尖角含量', 
'23尖角重量', '23尖角价格', '锄头马含量', '铜含量', '铁价格', '35尖角价格', '片重量', '锄头马重量', '35平角重量', '35平角价格', '每吨成本', '35平角含量',
'货品赢利'])})
print("组合成series数据类型:\n ",wenwa)
wenwa.to_excel("/root/文档/wenwa.xls",index=False)

输出结果：

     comment
0      铜价格
1      片含量
2       重量
3      铁含量
4      铝重量
5    锄头马价格
6    货品总成本
7   23尖角含量
8       品名
9     每吨毛利
10     采购价
11     铜重量
12     片价格
13   无限长重量
14     铁重量
15      产值
16  35尖角重量
17   无限长价格
18   无限长含量
19     铝含量
20     铝价格
21  35尖角含量
22  23尖角重量
23  23尖角价格
24   锄头马含量
25     铜含量
26     铁价格
27  35尖角价格
28     片重量
29   锄头马重量
30  35平角重量
31  35平角价格
32    每吨成本
33  35平角含量
34    货品赢利