㈠ python3的sqlite3模块怎样删除整个数据表
test1.db是整个数据库文件，而不是一个表，它可以包括多个表
import os
os.unlink("test1.db")
用上面的代码删除test1.db文件
如要删除单个表people：
con.execute('drop table people')
㈡ python批量删除数据
列表中删除元素主要分为以下 3 种场景：
根据目标元素所在位置的索引进行删除，可以使用 del 关键字或者 pop() 方法；
根据元素本身的值进行删除，可使用列表(list类型)提供的 remove() 方法；
将列表中所有元素全部删除，可使用列表(list类型)提供的 clear() 方法。
㈢ python 我怎么在其他包中对数据库进行增改删
execute(self,query,args)：执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
callproc(self,procname,args)：用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self,query,args)：执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
㈣ 如何用python实现对数据库的整理
先花点时间来说说一个程序怎么和数据库进行交互
1.和数据库建立连接
2.执行sql语句,接收返回值
3.关闭数据库连接
使用MySQLdb也要遵循上面的几步.让我们一步步的进行.
1、MySQL数据库要用MySQLdb模块,但Python用来链接MySQL的第三方库MySQLdb不支持Python3.x
特别说明：我在我的电脑上实验时，我的python是2.7.2版本，安装对应版本的MySQLdb之后直接可以运行，并与数据库连接成功，所以如果大家
也像我一样顺利的话，下面的就不需要看了，直接跳过，看第2点如何执行sql语句即可！如果安装之后出现异常，可以参考一下下面的解决办法。
连接的关键是安装MySQLdb模块要下载与Python相对应的版本：
下载好后安装，它会自动检测到计算机Python的安装路径，并自动填写模块解压路径（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\）。
但解压完成后并不能使用，还要修改MySQLdb模块下的一些文件：
①.在MySQLdb目录下（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\MySQLdb）找到__init__.py：
注释第34、35行的from setsimport ImmutableSet、class DBAPISet(ImmutableSet):，在后面添加class DBAPISet(frozenset):
# from sets import ImmutableSet
# class DBAPISet(ImmutableSet):
class DBAPISet(frozenset):
②.打开converters.py：
注释第37行的from sets import BaseSet, Set，将第45行的return Set([ i for i in
s.split(',') ifi ])中的Set改为set；同样将第129行的Set:
Set2Str,中的Set改为set（不要修改Set2Str），到这里就修改完毕了
2.建立数据库连接
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable")
比较常用的参数包括
host: 连接的数据库服务器主机名，默认为本地主机(localhost)。
user:数据库登陆名.默认是当前用户.
passwd:数据库登陆的秘密.默认为空.
db:要使用的数据库名.没有默认值.
port:MySQL服务使用的TCP端口.默认是3306.
conn连接有两个重要的方法commit【提交新增和修改】,rollback【撤销新增或修改】
3、执行数据库操作
n=cursor.execute(sql,param)
我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作.
这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值
cursor用来执行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
nextset(self):移动到下一个结果集
cursor用来接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回结果行.
fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
fetchone(self):返回一条结果行.
scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.
下面的代码是一个完整的例子.
#使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%s
sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)"
#param应该为tuple或者list
param=(title,singer,imgurl,url,alpha)
#执行,如果成功,n的值为1
n=cursor.execute(sql,param)
#再来执行一个查询的操作
cursor.execute("select * from cdinfo")
#我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuple
cds=cursor.fetchall()
#因为是tuple,所以可以这样使用结果集
print cds[0][3]
#或者直接显示出来,看看结果集的真实样子
print cds
#如果需要批量的插入数据,就这样做
sql="insert into cdinfo values(0,%s,%s,%s,%s,%s)"
#每个值的集合为一个tuple,整个参数集组成一个tuple,或者list
param=((title,singer,imgurl,url,alpha),(title2,singer2,imgurl2,url2,alpha2))
#使用executemany方法来批量的插入数据.这真是一个很酷的方法!
n=cursor.executemany(sql,param)
需要注意的是(或者说是我感到奇怪的是),在执行完插入或删除或修改操作后,需要调用一下
conn.commit()方法进行提交.这样,数据才会真正保存在数据库中.我不清楚是否是我的mysql设置问题,总之,今天我在一开始使用的时候,
如果不用commit,那数据就不会保留在数据库中,但是,数据确实在数据库呆过.因为自动编号进行了累积,而且返回的受影响的行数并不为0.
4、关闭数据库连接
需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法
cursor.close()
conn.close()
5、
5 编码（防止乱码）
需要注意的点：
1 Python文件设置编码 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)
2 MySQL数据库charset=utf-8
3 Python连接MySQL是加上参数 charset=utf8
4 设置Python的默认编码为 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)
#encoding=utf-8 import sys import MySQLdb reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') db=MySQLdb.connect(user='root',charset='utf8')
注：MySQL的配置文件设置也必须配置成utf8
6.模块功能演示
#!/usr/bin/python
import MySQLdb
Con= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='abc')
cursor =con.cursor()
sql ="select * from myt"
cursor.execute(sql)
row=cursor.fetchone()
print row
cursor.close()
con.close()
执行以下SQL语句获取返回值：
//获取连接的游标
cursor=conn.cursor()
//查询
sql = "select * from 【table】"
//新增
sql = "insert into 【table】(字段,字段) values(值，值)"
//修改
sql = "update 【table】 set 字段 =‘值’where 条件 "
//删除
sql = "delete from 【table】where 条件"
cursor.execute(sql)
返回值
cur.execute('select * from tables')
其返回值为SQL语句得到的行数，如：2L，表示2行。
然后，可以从该对象的fetchone或fetchall方法得到行信息。
获取行信息
指针对象的fetchone()方法，是每次得到一行的tuple返回值：
引用
>>> row=cur.fetchone()
>>> print row
('user1', '', 1000L, 1000L, '/home/FTP/user1','')
指针对象的fetchall()方法，可取出指针结果集中的所有行，返回的结果集一个元组(tuples)：
引用
>>> cur.scroll(0,'absolute')
>>> row=cur.fetchall()
>>> print row
(('user1', '', 1000L, 1000L,
'/home/FTP/user1',''), ('user2', '',
1000L, 1000L,'/home/FTP/user2', None))
移动指针
当使用fetchone()方法是，指针是会发生移动的。所以，若不重置指针，那么使用fetchall的信息将只会包含指针后面的行内容。
手动移动指针使用：
cur.scroll(int,parm)
含义为：
引用
int：移动的行数，整数；在相对模式下，正数向下移动，负值表示向上移动。
parm：移动的模式，默认是relative，相对模式；可接受absoulte，绝对模式。
修改数据
修改数据，包括插入、更新、删除。它们都是使用指针对象的execute()方法执行：
cur.execute("insert into table (row1, row2) values ('111', '222')")
cur.execute("update table set row1 = 'test' where row2 = 'row2' ")
cur.execute("delete from table where row1 = 'row1' ")
因单引号“'”用于SQL语句中的标识，所以，python中的字符串需使用双引号括住。
此外，也可以使用python的“格式化字符串”写法，简化命令，例如：
cur.execute("update table set row1 = '%s' where row2 = '%s' "%('value1','value2'))
※请注意，'%s'的单引号是SQL语句的间隔符，'value1'的单引号是python的字符串间隔符，其含义是不同的。是否需要间隔符，以及使用双引号还是单引号作为间隔，需根据其含义决定。例如，还有：
cur.execute("update FTPUSERS set passwd=%s where userid='%s' "%("md5('123')",'user2'))
这里，paswd=%s是因SQL的md5()函数是不需要单引号间隔的；"md5('123')"是python的字符串中含有单引号，所以用双引号括住。
提交修改
一般情况下，MySQLdb模块会自动提交修改。但我们在更新数据后，手动运行一次：
conn.commit()
关闭数据库连接
需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法
cursor.close()
conn.close()
㈤ python 删除字典数据
主要有以下几种方法，看你是要怎么删除：
1. clear()方法（删除字典内所有元素）
dict = {'name': '张三', 'alexa': 100, 'url': 'http://。。。'}dict.clear()
2. pop()方法（删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值）
dict = {'name': '张三', 'alexa': 100, 'url': 'http://。。。'}pop_obj=dict.pop('name') print（pop_obj ）
3. popitem()方法（随机返回并删除字典中的一对键和值）
dict = {'name': '张三', 'alexa': 100, 'url': 'http://。。。'}pop_obj=dict.popitem() print （pop_obj ）
4. del 全局方法（能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作）
㈥ python数据分析需要数据清理吗
1、对数据进行排序df.sort_values()
#读取数据
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")
#用sort_values()函数对指定列排序，默认升序排序，inplace=True表示在原来的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判断及统计pandas.isnull()、pandas.isnull
空值统计方法一：df.isnull().sum()：
#当不指定具体列时，统计整个df的缺失值个数
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通过len()函数统计缺失值
3、缺失值处理
处理缺失值可以分为两类：删除缺失值和缺失值插补。而缺失值插补又分为以下几种：
均值/中位数/众数插补
使用固定值（将缺失值的属性用一个常量代替）
最近邻插补（在记录中找到与缺失值样本最接近的样本的该属性插补）
回归方法（对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量建立拟合模型来预测缺失值）
插值法（利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点xi求出来近似代替）
下面，我们主要讨论删除缺失值，学习一些pandas缺失值删除的操作。
1）df.dropna(),舍弃含有任意缺失值的行
#等价于titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示删除行，axis=1表示删除列
dropall=titanic_survival.dropna()
删除含任意空值的行
2）df.dropna()函数删除某个列中含有空值的行
现在这个数据中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我们直接使用df.dropna()会删除掉这三列中都有空值的所有行，但是我们希望只删除age列中有空值的数据，那该如何处理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
删除指定列中含有缺失值的行
pandas自定义函数
㈦ Python里怎么编程可以让用户能“删除数据文件中的数据”
你把你的类里面除了姓名，年龄，年龄等字段以外再增加一个字段用来表示这条记录是否删除，比如叫做IsValid。正常的数据这个字段设置为1，需要删除的时候就直接把这个字段设置为0就好。
到这样就已经可以实现需要的功能了，缺点就是删除了的数据还在占用文件空间，要做得好一点的话，那么再添加数据的时候，可以看看前面是否有IsValid设置为0的条目，有的话直接覆盖这个条目否则追加到文件末尾，这样来达到文件空间重复利用的目的。
㈧ 如何从python中存储在列表中的字符串中清除数据
一般计算机的十六进制数直接输出的时候是不补0的，所以0x12e 就是 0x0012e，就好像 0005和5在整型数是存储成一样的值。
a='0x0012e'
b= hex(eval(a))
print b
输出
0x12e
㈨ python操作mongodb数据库删除数据的写法是如何的
user_id自然都是大于0的。 你要检查一下user_id的类型，如果它不是整型，你用大于0应该是找不到。
我想我遇到这样的事情，可能结果和你一样。如果实在走不通，就试着先find()，再自己做过滤，速度也是很快的。