python orm框架

python orm框架是一个数据处理框架，它提供了许多有用的工具，包括： 1、使用 pandas库对数据进行预处理，如：添加标签、删除重复值、转换为表格样式等。 2、使用 sql语句进行数据的增删改查，如：在my_name表中添加字段，在 pandas中读取数据，然后将 sql语句转化为 python代码。 3、使用 matplotlib库进行数据可视化，如：使用 matplotlib库绘制饼图、折线图等。 4、使用 matplotlib库进行数据计算，如：计算一组时间序列的均值和标准差，从而得到一组数值型指标。 5、使用 sql语句对数据进行汇总统计，如：使用 sql语句统计一组销售金额的平均值和标准差，从而得到一组销售金额的统计数据。 6、使用 matplotlib库对数据进行分析处理。

• 一、使用 pandas库对数据进行预处理

  我们首先来看一个简单的例子： 我们要获取一组销售金额的数据，使用 pandas库中的 dataframe （）方法对数据进行预处理，并将得到的数据保存到 dataframe对象中。由于 dataframe对象中存储了每一笔销售金额的数据，因此我们可以使用这个方法来进行后续的数据处理。 例如，我们要添加一个标签，使用以下方法进行处理： 我们可以通过以下方法对数据进行预处理： 使用上述方法可以将 dataframe对象中的数据添加到 pandas库中，从而实现对数据的预处理。接下来我们来看看在 dataframe对象中如何获取数据：

  • 1、使用 dataframe （）方法将数据保存到 dataframe对象中

    这里我们使用了一个函数，但是并不是直接从数据库中读取数据，而是将 dataframe对象中的数据保存到数据库中，然后将数据进行预处理。 首先，我们在 dataframe对象中定义了一个 getData （）函数，这个函数的作用是从 dataframe对象中获取数据。 然后，我们使用这个函数将所有的销售金额数据保存到数据库中。

  • 2、使用 dataSource （）方法将数据保存到 result对象中

    DataSource （）方法在 pandas库中有两个实现： dataSource （）和 dataSource （），这两个方法的区别在于是否返回 null值。 dataSource （）方法返回一个数字，并将数字保存到 result对象中； dataSource （）方法返回的是一个对象，该对象在内存中存储了一个包含该值的列表，该列表通过 dataSource （）方法获取。 通过 dataSource （）方法我们可以将 dataframe对象中的数据保存到 result对象中，我们可以在 result对象中对数据进行预处理，得到需要的标签信息。下面我们来看看在 result对象中是如何操作的。

• 二、使用 sql语句进行数据的增删改查

  在数据库中添加字段后， pandas可以读取数据，并将其转换为 Python代码。例如，可以使用以下 sql语句对数据进行增删改查： 在 pandas库中读取数据： 使用 pandas库进行数据分析时，需要注意以下几点： （1）根据需要对数据进行处理，并将其转换为 Python代码。例如，在处理销售金额时，可以将销售金额转换为销售额。 （2）如果要对数据进行合并或拆分，需要先对其进行拆分。例如，如果要将销售金额按照月份分成不同的组，需要先对销售金额进行拆分。 （3）如果要对多个项目进行统计汇总，可以使用 sql语句，例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 例如： 通过调用该对象来完成数据的增删改查操作。 当将数据从数据库中取出时，可能会遇到以下问题： （1）由于数据量大、速度慢、易出错等原因导致在读取数据时出错。例如：在读取销售金额时出错。 （3）由于不同的 python库中存在不同的语法和库函数接口造成同一个变量在不同库中可能有不同的值。 （7）由于 python处理数据的语法比较复杂，容易出错导致程序运行效率较低。例如：将销售金额转换为销售额后出现错误；将销售额转换为利润后出现错误；将利润转换为平均数后出现错误等。因此，需要我们通过实践不断地进行测试、调试、优化来减少程序运行时的错误率。同时也可以将其转换为 python代码来代替原有的数据库操作，提高程序效率。

• 三、使用 matplotlib库进行数据可视化

  matplotlib库是一个可用于数据可视化的 Python库，它支持饼图、柱形图、折线图、散点图和雷达图等多种图表类型。matplotlib库包含一个名为 Matplotlib. dll的子程序，该程序提供了用于创建饼图或柱形图的 Python代码。 然后可以使用这些图表类型来展示数据。 2)使用 matplotlib库可以创建散点图，散点图用于描述数据分布情况。

• 以下是使用SQLAlchemy框架的Python ORM示例代码：
  1. 定义模型类
  ```python
  from sqlalchemy import Column, Integer, String
  from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  Base = declarative_base()
  class User(Base):
  __tablename__ = 'users'
  id = Column(Integer, primary_key=True)
  name = Column(String)
  age = Column(Integer)
  ```
  2. 创建数据库连接
  ```python
  from sqlalchemy import create_engine
  engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database')
  ```
  3. 创建会话
  ```python
  from sqlalchemy.orm import sessionmaker
  Session = sessionmaker(bind=engine)
  session = Session()
  ```
  4. 插入数据
  ```python
  user = User(name='Alice', age=25)
  session.add(user)
  session.commit()
  ```
  5. 查询数据
  ```python
  users = session.query(User).filter(User.age > 20).all()
  for user in users:
  print(user.name, user.age)
  ```
  6. 更新数据
  ```python
  user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
  user.age = 26
  session.commit()
  ```
  7. 删除数据
  ```python
  user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
  session.delete(user)
  session.commit()
  ```