巧用Python对SQL Server数据库批量人员信息数据清洗攻略.docx

AllenLV

11页

0次

2024-12-20

免费下载

巧用 Python 对 SQL Server 数据库批

量人员信息数据清洗攻略

一、前置准备：Python 与 SQL Server 数据库的连接

在使用 Python 对 SQL Server 数据库进行批量人员信息数据清洗之前，我们需要安装一些必要的 Python

库，这些库能帮助我们顺利地与数据库建立连接并进行后续的数据处理操作。

首先，要介绍的是 pymssql 库，它是 Python 连接 SQL Server 数据库常用的库之一。我们可以通过 pip

命令来进行安装，在命令行中输入以下命令即可：

pip install pymssql

另外，pyodbc 库也非常实用，它是 Python 连接各种数据库的通用库，同样使用 pip 命令安装：

pip install pyodbc

还有 pandas 库，它在数据处理和分析方面表现出色，能让我们更方便地对从数据库中获取到的数据进

行清洗等操作，安装命令如下：

pip install pandas

安装好这些库后，我们就为后续连接数据库以及进行数据清洗工作奠定了基础。

在确保所需的库都安装完成后，接下来要创建数据库连接对象，以便能够访问 SQL Server 数据库中的

人员信息数据。

如果使用 pymssql 库来建立连接，示例代码如下：

import pymssql

# 配置服务器名称、数据库名称、用户名和密码等必要连接信息，这里需替换成你实际的信息

server_name = '你的服务器名称'

database_name = '你的数据库名称'

user_name = '你的用户名'

password = '你的密码'

# 创建数据库连接对象

conn = pymssql.connect(server=server_name, user=user_name, password=password, database=database_name)

if conn:

print("连接成功！")

而要是选择 pyodbc 库来连接数据库，代码示例则是这样的：

import pyodbc

# 配置连接信息，同样要替换成实际的服务器、数据库、用户名和密码等

server_name = '你的服务器名称'

database_name = '你的数据库名称'

user_name = '你的用户名'

password = '你的密码'

# 创建连接对象，注意这里的连接字符串格式

conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=' + server_name + ';DATABASE=' +

database_name + ';UID=' + user_name + ';PWD=' + password)

if conn:

print("连接成功！")

通过上述代码，依据你选用的库以及正确配置相关的连接信息，就能成功建立起与 SQL Server 数据库

的连接，后续便可以对其中的人员信息数据开展批量数据清洗工作了。

二、数据清洗场景及 Python 实现

（一）删除指定列、重命名列操作

在实际的数据库操作中，有时某些列的数据对于我们后续的分析或应用来说是冗余的，比如一些临时记

录的辅助列、已经过期失去意义的列等，这时候就需要将其删除。在 Python 中，我们可以使用 pandas

库中的 df.drop() 函数来实现删除指定列的操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 假设我们已经从 SQL Server 数据库中获取到数据并存储在 DataFrame 中，这里模拟一个简单的

DataFrame 示例

of 11

免费下载

文档被以下合辑收录

数智化医疗内容合集（共73篇）

数字化医疗内容收集

关注

文档被以下合辑收录

评论