MySQL Query ရလဒ်များ ကို Pandas DataFrame အဖြစ် အွန်လိုင်းတွင် ပြောင်းလဲပါ
ဒေတာ အရင်းအမြစ်
ဝဘ်စာမျက်နှာမှ ထုတ်ယူပါ
ဖွဲ့စည်းထားသော ဒေတာကို အလိုအလျောက် ထုတ်ယူရန် ဇယားဒေတာ ပါရှိသော ဝဘ်စာမျက်နှာ URL ကို ထည့်သွင်းပါ
သင်၏ MySQL Query ရလဒ်များ ဒေတာကို ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် MySQL ဖိုင်များကို ဤနေရာသို့ ဆွဲယူပါ
အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာ
ဇယား ဂျင်နရေတာ
MySQL Query ရလဒ်များ ကို Pandas DataFrame အဖြစ် အွန်လိုင်းတွင် ပြောင်းလဲပါ ပုံစံသို့ မြန်ဆန်စွာ ပြောင်းလဲရန် နည်းလမ်း?
1. ထည့်သွင်းမှု နည်းလမ်းများစွာ၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ဝဘ်စာမျက်နှာများမှ MySQL Query ရလဒ်များ ကို အပ်လုဒ်လုပ်ပါ၊ ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် ထုတ်ယူပါ
MySQL query ထုတ်လုပ်မှု ရလဒ်များကို ဒေတာ အရင်းအမြစ် ဧရိယာတွင် ကူးထည့်ပါ။ ကိရိယာသည် MySQL command-line ထုတ်လုပ်မှု ပုံစံကို အလိုအလျောက် အသိအမှတ်ပြုပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ query ရလဒ် စတိုင်များစွာ နှင့် အက္ခရာ encoding များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ခေါင်းစီးများ နှင့် ဒေတာ တန်းများကို ဉာဏ်ရည်ဖြင့် ကိုင်တွယ်သည်။
2. ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး MySQL Query ရလဒ်များ ကို ပြင်ဆင်ပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာကို တည်းဖြတ်ပါ။ အလွတ် တန်း ဒေတာ ဖျက်ခြင်း၊ ပွား တန်းများ ဖယ်ရှားခြင်း၊ ဒေတာ ပြောင်းလဲခြင်း၊ တန်းများအလိုက် စီရီခြင်း၊ regex ရှာပြီး အစားထိုးခြင်း နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြိုကြည့်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ပြောင်းလဲမှုများ အားလုံးသည် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှု နှင့် တိကျပြီး ယုံကြည်ရသော ရလဒ်များဖြင့် Pandas DataFrame ပုံစံသို့ အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲမည်ဖြစ်သည်။
3. ထုတ်ပို့ ရွေးချယ်မှုများစွာ၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် Pandas DataFrame ကို ကူးပါ သို့မဟုတ် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
ဒေတာ အမျိုးအစား သတ်မှတ်ချက်များ၊ index ဆက်တင်များ နှင့် ဒေတာ လုပ်ဆောင်မှုများ၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် စံ Pandas DataFrame ကုဒ်ကို ထုတ်လုပ်ပါ။ ထုတ်လုပ်ထားသော ကုဒ်ကို ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှင့် လုပ်ဆောင်မှုအတွက် Python ပတ်ဝန်းကျင်တွင် တိုက်ရိုက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
မှတ်ချက်: ကျွန်ုပ်တို့၏ အွန်လိုင်း ပြောင်းလဲခြင်း ကိရိယာသည် အဆင့်မြင့် ဒေတာ လုပ်ဆောင်ခြင်း နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်၊ ဘရောက်ဇာတွင် လုံးဝ လုပ်ဆောင်သည်၊ ဒေတာ လုံခြုံရေး နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို သေချာစေသည် နှင့် မည်သည့် အသုံးပြုသူ ဒေတာကိုမျှ သိမ်းဆည်းမထားပါ။
MySQL ပုံစံ နှင့် ၎င်း၏ အသုံးချမှု အခြေအနေများ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း?
MySQL သည် ကမ္ဘာ့အကျော်ကြားဆုံး open-source relational database စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်၊ ယုံကြည်ရမှု နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုကြောင့် ကျော်ကြားသည်။ ဝဘ် အပလီကေးရှင်းများ၊ enterprise စနစ်များ နှင့် ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု platform များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည်။ MySQL query ရလဒ်များတွင် များသောအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော ဇယား ဒေတာများ ပါဝင်ပြီး database စီမံခန့်ခွဲမှု နှင့် ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အလုပ်တွင် အရေးကြီးသော ဒေတာ အရင်းအမြစ်အဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။
PandasDataFrame ပုံစံ နှင့် ၎င်း၏ အသုံးချမှု အခြေအနေများ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း?
Pandas သည် Python တွင် အကျော်ကြားဆုံး ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု library ဖြစ်ပြီး DataFrame သည် ၎င်း၏ အဓိက ဒေတာ ဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အားကောင်းသော ဒေတာ ကိုင်တွယ်မှု၊ သန့်ရှင်းရေး နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စွမ်းရည်များကို ပေးပြီး ဒေတာ သိပ္ပံ၊ machine learning နှင့် လုပ်ငန်း ဉာဏ်ရည်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည်။ Python ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးသမားများ နှင့် ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။