Python資料庫學習筆記(二):操作HeidiSQL

下載IRIS數據集

IRIS數據集:
請下載IRIS dataset Data Folder中的iris.data 文件。

將.data轉換成.csv格式

使用Excel另存為CSV格式的文件。

將IRIS數據集導入MySQL

進入到HeidiSQL頁面,進入上次創建的資料庫,右鍵-創建新的資料庫

創建表格

在這個新創建的數據庫下,右擊創建新的表格;並進行列的命名和數據類型的修改

載入數據

點擊導航欄的工具選項,選擇「導入CSV文件」需要注意的是:編碼格式:UTF-8
忽略前0行:打開iris_data.csv文件,你會發現,從第一行開始就是數據,所以不需要忽略前_行
控制字符:csv文件的字段分隔符是”,”,行分隔符是”\n”
字段:選擇對應表格的欄位
處理衝突的行和方式:因為是對於空白表格導入,所以暫時不需要更改默認選項

顯示數據

點擊重新整理,查看是否已經導入了150行

SQL查詢語句

查詢語句的通用格式
SELECT */column FROM table name WHERE condition
新增語句的通用格式
INSERT INTO table_name(column1,column2…) VALUES(values1,values2…)
修改語句的通用格式
UPDATE table_name SET column1=value1,colummn2=value2,… WHERE condition
刪除語句的通用格式
DELETE FROM table_name WHERE condition

實際操作案例

查詢表格所有內容SELECT * FROM iris選擇sepal_length字段大於5 或sepal_width 字段小於的,且按sepal_length字段值進行排序(升序)SELECT * FROM iris WHERE sepal_length>5 or sepal_width<4 ORDER BY sepal_length選擇sepal_length字段大於5 或sepal_width 字段小於4的,且按先sepal_length字段值,後sepal_width字段值進行排序(降序)SELECT * FROM iris WHERE sepal_length>5 or sepal_width<4 ORDER BY sepal_length desc,sepal_width desc新增一筆新資料:(5,3.2,1.4,0.3,’a’)INSERT INTO iris (sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species) VALUES(5,3.2,1.4,0.3,’a’)修改UPDATE iris SET sepal_length=4, sepal_width=3.1 WHERE species=’a’刪除DELETE FROM iris WHERE species =’a’

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Machine Learning / Deep Learning / Python / Flutter cakeresume.com/yanwei-liu

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