C#如何读取数据库表中每一列的数据分别赋值给数组

Posted 2023-05-12

首先需要一个连接字符串连接到数据库，然后调用 SqlDataAdapter方法获得数据库的数据，但这样并不会真正获得数据，还要将连接字符串打开，再通过一个SqlCommandBuilder对象将数据填充到一个表中，然后就可以通过这个表获得数据了，下面以获得姓名字段的全部值为例，示例代码如下： string[] name = new string[10];//有多少记录，数组就定义多大，或者使用集合，就不用考虑越界问题了！ DataTable student; SqlConnection link=new SqlConnection("Server=玛哈维路-PC;database=软件0902;Persist Security Info=False;Integrated Security=true"); SqlDataAdapter sql=new SqlDataAdapter("select * from 同学信息表", link); SqlCommandBuilder builder=new SqlCommandBuilder(sql); sql.Fill(student); for (int i = 0; i < student.Rows.Count; i++) name[i](student.Rows[i]["姓名"]); //表的外观是二维数组，其实访问时是用数组的数组，前为行，后为行，由于列名确定，行号在变，所以得到肯定是一行！当然也还有其它的写法，这只是一个参考，希望对你有帮助！ 参考技术A 首先需要一个连接字符串连接到数据库，然后调用 SqlDataAdapter方法获得数据库的数据，但这样并不会真正获得数据，还要将连接字符串打开，再通过一个SqlCommandBuilder对象将数据填充到一个表中，然后就可以通过这个表获得数据了，下面以获得姓名字段的全部值为例，示例代码如下： string[] name = new string[10];//有多少记录，数组就定义多大，或者使用集合，就不用考虑越界问题了！ DataTable student; SqlConnection link=new SqlConnection("Server=玛哈维路-PC;database=软件0902;Persist Security Info=False;Integrated Security=true"); SqlDataAdapter sql=new SqlDataAdapter("select * from 同学信息表", link); SqlCommandBuilder builder=new SqlCommandBuilder(sql); sql.Fill(student); for (int i = 0; i < student.Rows.Count; i++) name[i](student.Rows[i]["姓名"]); //表的外观是二维数组，其实访问时是用数组的数组，前为行，后为行，由于列名确定，行号在变，所以得到肯定是一行！当然也还有其它的写法，这只是一个参考，希望对你有帮助！

如何计算python中每一列中缺失的数据？

【中文标题】如何计算python中每一列中缺失的数据？

【英文标题】：How to count missing data in each column in python?

【发布时间】：2019-03-22 17:59:15

【问题描述】：

我有一个包含 85 列的大型数据框。缺失的数据已编码为NaN。我的目标是获取每列中缺失数据的数量。所以我写了一个 for 循环来创建一个列表来获取金额。但它不起作用。

以下是我的代码：

headers = x.columns.values.tolist() 
nans=[]
for head in headers:
    nans_col = x[x.head == 'NaN'].shape[0]
    nan.append(nans_col)

我尝试使用循环中的代码通过将head 更改为该列的名称来生成特定列的缺失值数量，然后代码工作并给了我该列中缺失数据的数量。

所以我不知道如何更正 for 循环代码。有人能帮我解决这个问题吗？我非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

您已经将该条目与字符串'NaN 进行了比较，这甚至不是您需要的数据类型。查找isnan 函数以及一般情况下如何检测NaN 值。

@Prune 感谢您的 cmets！我将丢失的数据编码为 np.nan。然后 isnull() 用于查找丢失的数据。

【参考方案1】：

只需使用Dataframe.info，非空计数可能就是您想要的等等。

>>> pd.DataFrame('a':[1,2], 'b':[None, None], 'c':[3, None]) \
.info(verbose=True, null_counts=True)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   a       2 non-null      int64    
 1   b       0 non-null      object
 2   c       1 non-null      float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 176.0+ bytes

【讨论】：

如果您收到'Series' object has no attribute 'info' 的单列，试试这个df['a'].isna().sum()

【参考方案2】：

#function to show the nulls total values per column
colum_name = np.array(data.columns.values)
def iter_columns_name(colum_name):
  for k in colum_name:
    print("total nulls =".format(k),pd.isnull(data[k]).values.ravel().sum())

#call the function
iter_columns_name(colum_name)

#outout
total nulls start_date= 0
total nulls end_date= 0
total nulls created_on= 0
total nulls lat= 9925
.
.
.

【讨论】：

这可以在没有 df 循环、使用 shade 和 count 或 isnull 的情况下完成

【参考方案3】：

这会为您提供缺失值的计数（按列名）（打印为 True 后跟计数）

missing_data = df.isnull()
for column in missing_data.columns.values.tolist():
    print(column)
    print(missing_data[column].value_counts())
    print("")

【参考方案4】：

如果有多个数据框 下面是用百分比计算每列中缺失值数量的函数

缺失数据分析

def miss_data(df):
    x = ['column_name','missing_data', 'missing_in_percentage']
    missing_data = pd.DataFrame(columns=x)
    columns = df.columns
    for col in columns:
        icolumn_name = col
        imissing_data = df[col].isnull().sum()
        imissing_in_percentage = (df[col].isnull().sum()/df[col].shape[0])*100
        
        missing_data.loc[len(missing_data)] = [icolumn_name, imissing_data, imissing_in_percentage]
    print(missing_data) 

【讨论】：

偶然发现了这个功能，正在寻找类似的东西，对我不起作用。

【参考方案5】：

对于 pandas（python 数据分析库）中的列，您可以使用：

In [3]: import numpy as np
In [4]: import pandas as pd
In [5]: df = pd.DataFrame('a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan])
In [6]: df.isnull().sum()
Out[6]:
a    1
b    2
dtype: int64

对于单列或序列，您可以计算缺失值，如下所示：

In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])

In [4]: s.isnull().sum()
Out[4]: 2

Reference