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使用 Panda 在 Python 中根据名称查找值之间的关系

我想根据以下规则按名称建立值之间的关系:

1- 我有一个包含大量值的 CSV 文件(超过 100000 行),我分享了一些示例,如下所示:

    Name:
A02-father
A03-father
A04-father
A05-father
A07-father
A08-father
A09-father
A17-father
A18-father
A20-father
A02-SA-A03-SA
A02-SA-A04-SA
A03-SA-A02-SA
A03-SA-A05-SA
A03-SA-A17-SA
A04-SA-A02-SA
A04-SA-A09-SA
A05-SA-A03-SA
A09-SA-A04-SA
A09-SA-A20-SA
A17-SA-A03-SA
A17-SA-A18-SA
A18-SA-A17-SA
A20-SA-A09-SA
A05-NA
B02-Father
B04-Father
B06-Father
B02-SA-B04-SA
B04-SA-BO2-SA
B04-SA-B06-SA
B06-SA-B04-SA
B06-NA
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2- 现在我有另一个 CSV 文件,它让我知道我应该从哪个值开始?在这种情况下,值是 A03-father & B02-father & ... 彼此没有任何影响,并且它们都有单独的路径要走,因此对于每条路径,我们将从提到的起点开始。父亲.csv A03-父亲 B02-父亲 ....

3-根据我想要建立关系的命名,由于 A03-Father 已被确定为父亲,我应该检查以 A03 开头的任何值。(它们都是 A0 的婴儿。)此外,由于 B02 是父亲,我们将检查以 B02 开头的任何值。(B02-SA-B04-SA)

4- 现在如果我找到 A03-SA- A02 -SA ,这是 A03 的宝贝。我找到了 A03-SA- A05 -SA ,这是 A03 的宝贝。我找到了 A03-SA- …

python regex numpy python-3.x pandas

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在Python中使用flask查询获取大数据并显示在HTML表格中

我在 sql server 中有一个包含 229,000 行的表,我尝试使用select命令和 Flask(在 python 中)来显示 HTML 中记录的数据。我必须在 HTML 表中显示该表的所有记录值,以便相关团队可以看到它的所有数据。我的代码如下所示: 问题是,尽管我在这方面使用分页,但加载表格需要花费很多时间,有时浏览器会冻结并停止工作。我很感激是否有人可以在这方面指导我?

sql.py

from datetime import datetime 
from flask import Flask , render_template, request
import pyodbc   
import pypyodbc 
import os
from waitress import serve
from flask import render_template, redirect, request    

app = Flask(__name__)


@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def ShowResult():
    # creating connection Object which will contain SQL Server Connection    
    connection = pypyodbc.connect('Driver={SQL Server}; Server=Server; Database=DB; UID=UserID; PWD= {Password};')# Creating Cursor    
    
    cursor = connection.cursor()    
    cursor.execute("""select A,B,C,D from TABLE""") …
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python sql-server pagination flask

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在 Python 中使用 Regex 获取特定字符串

我有如下所示的字符串:

ART-B-C-ART0015-D-E01
ADC-B-C-ADC00112-V-E01
AEE-B-C-AEE00011-D-E01
AQW-B-C-AQW0013-D-E01
AAZ-B-C-AAZ0014-D-E01
AQQ-B-C-AQQ0032-D-E01
ADD-B-C-D-ADD0001-D-E01
AAA-B-C-AAA0012-D-E01
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我想得到以下结果:预期结果:

ART0015
ADC00112
AEE00011
AQW0013
AAZ0014
AQQ0032
ADD0001
AAA0012
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我使用了下面的正则表达式代码,不幸的是,我没有得到预期的结果,因为第 7 条记录不在第三条破折号中。它在第四个破折号中。

df["A"].str.extract(r'^(?:[^-]*-){3}\s*([^-]+)', expand=False)

0     ART0015
1    ADC00112
2    AEE00011
3     AQW0013
4     AAZ0014
5     AQQ0032
6        D
7     AAA0012
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python regex python-2.7 python-3.x pandas

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python ×3

pandas ×2

python-3.x ×2

regex ×2

flask ×1

numpy ×1

pagination ×1

python-2.7 ×1

sql-server ×1