pandas 清洗 MySQL 数据

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-11-19 01:29 303阅读 0赞

# 读取数据 #

*  使用 `pd` 的 `read_sql` 读取数据

import pymysql
    import pandas as pd
    
    self.conn = pymysql.connect(host=host, user=user,
    password=pass, db=db, charset='utf8')
    
    sql = 'select * from table_name'
    df = pd.read_sql(sql, con=self.conn)

# 空值空格处理 #

*  处理空值以及空格使用 `pd` 的 `strip` 方法以及 `dropna` 方法

df['product_name'].str.strip() 
    # 删除列 `product_name` 为 `NaN` 的行 
    df.dropna(subset=['product_name'], inplace=True)

# 异常值处理 #

*  处理异常值使用 `pd` 的 `replace` 方法

df.replace(' ', np.nan, inplace=True)

# 数据重新写入到 MySQL #

*  数据重新写入 MySQL 使用 `pd` 的 `to_sql` 方法

df.to_sql(name=table_name, con=self.conn, if_exists='append', index=True)

# 问题 #

## 1、pd 的 `to_sql` 不能使用 `pymysql` 的连接，否则就会直接报错 ##

pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during string formatting

需要改为

from sqlalchemy import create_engine
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://user:pass@host:port/db")

## 2、空值处理的问题 ##

*  保存在 mysql 中的数据中有空值，但是使用 `pd.str.strip()` 处理没有用
 *  使用 `replace` 替换空格、空值为 `nan` 也没有用
    
    解决办法：`replace` 使用正则替换

# 替换\r\n\t以及html中的\xa0
    df.replace(r'\r|\t|\n|\xa0', '', regex=True, inplace=True)
    # 替换空格，将空格替换为空字符串
    df['product_name'].replace(r' ', '', regex=True, inplace=True)
    # 将空字符串替换为 nan
    df['product_name'].replace(r'', np.nan, regex=True, inplace=True)
    # 将乱码替换替换为空字符串（正则为匹配不是中文、字母、数字组成的字符串）
    df['product_name'].replace(r'[^\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]', np.nan, regex=True, inplace=True)

*  本文是有 [FreeOpenWrite][] 发布

[FreeOpenWrite]: https://gitee.com/msandrew/free-open-write