用Python导数据到mysql中遇到问题,小数后几位在导入数据库中直接被舍弃 |
您所在的位置:网站首页 › mysql保留三位小数 › 用Python导数据到mysql中遇到问题,小数后几位在导入数据库中直接被舍弃 |
float本身保存的就是近似值,因为你后面有e-06这样的字符,这个其实也是数字的一部分,这么看,不管你怎么存小数位都是不够的,比如这个3.90104e-06,翻译过来应该是0.00000390194,你估计float的话要怎么写,他是8位的精度,这里来看最好就是0.0000039也就这样了,我想就算这个也不是你要的吧。 所以个人觉得办法就是换一个数据类型,最简单的就是double(我估计16位的精度应该够了吧,不过他和float一样,存一个近似值,你可以试试写成double(16,14)试试,如果还不行,那就只能用decimal了),如果还是进位,那就用decimal(65位的定点数,怎么算都够了。) 如果还不行就祭出终极大招字符型,这个总没有问题,当然如果你还要计算,那就最好别用这个。 用Python做数据分析,大致流程如下: 1、数据获取 可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。 2、数据存储 企业当中的数据存储,通过通过数据库如Mysql来存储与管理,对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据,我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。 3、数据预处理/数据清洗 大多数情况下,原始数据是存在格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗,可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。 4、数据建模与分析 常见的数据挖掘模型有:分类、聚类、回归等,这些常见的算法模型,Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。 5、数据可视化分析 在数据可视化方面,Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。 1. 基本使用:创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出 原文地址:https://www.outofmemory.cn/zaji/7138433.html |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |