Python を使用してファイルのサフィックスを読み取り、処理するにはどうすればよいですか?
最近、プロジェクト分析をしていたときに、これまで触ったことがなかった「.sqlite」という拡張子を持つデータファイルを見つけたので、Pythonを使用してそれを開いてデータ分析を実行する方法を考えました。処理中なので、少し調べてみました。
SQLite は、非常に軽量であるため、多くのアプリケーションで使用されている非常に人気のあるリレーショナル データベースです。
csv ファイルと同様に、SQLite はデータを単一のデータ ファイルに保存して、他の人と簡単に共有できます。多くのプログラミング言語は SQLite データの処理をサポートしており、Python 言語も例外ではありません。
sqlite3 は、SQLite データベースの処理に使用できる Python の標準ライブラリです。
データベースファイルの作成と操作にはsqlite3を使用します
データベースのSQL文については、この記事では読み取りに影響しない最も基本的なSQL文を使用します。さらに詳しく知りたい場合は、次の Web サイトを参照してください:
次に、salite3 モジュールを適用して SQLite データ ファイルを作成し、データの読み取りと書き込み操作を実行します。主な手順は次のとおりです:
データベースとの接続を確立し、データベースファイル(.sqliteファイル)を作成します
カーソルを作成します
データテーブル(テーブル)を作成します
挿入データ テーブルにデータを追加する データ
データをクエリする
デモ コードは次のとおりです:
import sqlite3with sqlite3.connect('test_database.sqlite') as con: c = con.cursor() c.execute('''CREATE TABLE test_table (date text, city text, value real)''')for table in c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'"): print("Table", table[0]) c.execute('''INSERT INTO test_table VALUES ('2017-6-25', 'bj', 100)''') c.execute('''INSERT INTO test_table VALUES ('2017-6-25', 'pydataroad', 150)''') c.execute("SELECT * FROM test_table") print(c.fetchall())
Table test_table [('2017-6-25', 'bj', 100.0), ('2017-6-25', 'pydataroad', 150.0)]
SQLite データベース内のデータの視覚的なプレビューに関して、ここで使用するツールは数多くあります。 SQLite Studio は無料のツールであり、インストールする必要があります。興味のある学生は、以下のリンクを参照してください。
https://sqlitestudio.pl/index.rvt?act=download
データプレビューの効果は次のとおりです:
パンダを使用してsqliteデータファイルを読み取ります
の実行結果より上記のコードを実行すると、データ クエリの結果がタプルで構成されたリストであることがわかります。 Python のリスト データは、さらなるデータ処理や分析には不便な場合があります。データベース テーブルに 100 万行以上のデータがある場合、データを取得するためにリストをループする効率が比較的低くなることが想像できます。
現時点では、pandas が提供する関数を使用して、SQLite データベース ファイルから関連するデータ情報を読み取り、それを DataFrame に保存して、さらなる処理を容易にすることを検討できます。
Pandas は 2 つの関数を提供しており、どちらも接尾辞「.sqlite」が付いたデータ ファイルから情報を読み取ることができます。
read_sql()
read_sql_query()
以上がPython を使用してファイルのサフィックスを読み取り、処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

PytorchをCentosの最新バージョンに更新すると、次の手順に従うことができます。方法1:PIPでPIPを更新する:最初にPIPが最新バージョンであることを確認します。これは、PIPの古いバージョンがPytorchの最新バージョンを適切にインストールできない可能性があるためです。 pipinstall- upgradepipアンインストール古いバージョンのpytorch(インストールの場合):pipuninstorchtorchtorchvisiontorchaudioインストール最新
