Python怎么實(shí)現(xiàn)Mysql數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及numpy統(tǒng)計(jì)函數(shù)

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Python實(shí)現(xiàn)Mysql數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的實(shí)例代碼如下所示：

import pymysql
import xlwt
excel=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet=excel.add_sheet('Mysql數(shù)據(jù)庫')
sheet.write(0,0,'庫名')
sheet.write(0,1,'表名')
sheet.write(0,2,'數(shù)據(jù)條數(shù)')
db=pymysql.connect('192.168.1.74','root','123456','xx1')
cursor=db.cursor()
sql="select TABLE_SCHEMA as 'database',TABLE_NAME as table_name from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA in ('my1','my2','t1','xx1');"
i=0
try:
 cursor.execute(sql)
 res1=cursor.fetchall()
 for row in res1:
 database=row[0]
 table=row[1]
 c1=row[0]+'.'+row[1]
 c2='select count(*) from %s'%c1
 try:
  cursor.execute(c2)
  res2=cursor.fetchall()
  for num in res2:
  count=num[0]
  i=i+1
  sheet.write(i,0,database)
  sheet.write(i,1,table)
  sheet.write(i,2,count)
 except:
  print('Error,Please check your code')
except:
 print('Error,Please check your code')
excel.save('C:\\Users\\user\\DeskTop\\mysql.xls')
db.close()

PS：下面看下Python數(shù)據(jù)分析numpy統(tǒng)計(jì)函數(shù)

np.mean(x [, axis])：
所有元素的平均值，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.sum(x [, axis])：
所有元素的和，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.max(x [, axis])：
所有元素的最大值，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.min(x [, axis])：
所有元素的最小值，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.std(x [, axis])：
所有元素的標(biāo)準(zhǔn)差，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.var(x [, axis])：
所有元素的方差，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.argmax(x [, axis])：
最大值的下標(biāo)索引值，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.argmin(x [, axis])：
最小值的下標(biāo)索引值，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.cumsum(x [, axis])：
返回一個(gè)同緯度數(shù)組，每個(gè)元素都是之前所有元素的 累加和，參數(shù)是 number 或 ndarray
np.cumprod(x [, axis])：
返回一個(gè)同緯度數(shù)組，每個(gè)元素都是之前所有元素的 累乘積，參數(shù)是 number 或 ndarray

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