from sqlalchemy import create_engine
#創建一個MYSQL連接器，用戶名為root，密碼為111
#地址為127.0.0.1，數據庫名稱為testdb,編碼為UTF-8
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:111@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')
print(engine)
  
import pandas as pd
#使用read_sql_query查看testdb中的數據表數目
formlist = pd.read_sql_query('show tables',con = engine)
print('testdb數據庫數據表清單為：','\n',formlist)
 
#使用read_sql_table讀取訂單詳情表
detail1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
print('使用read_sql_table讀取訂單詳情表的長度為：',len(detail1))

#使用read_sql讀取訂單詳情表
detail2 = pd.read_sql('select * from meal_order_detail2',con = engine)
print('使用read_sql函數+SQL語句讀取的訂單詳情表長度為：',len(detail2))
detail3 = pd.read_sql('meal_order_detail3',con = engine)
print('使用read_sql函數+表格名稱讀取的訂單詳情表的長度為：',len(detail3))
  
#使用to_sql存儲orderData
detail1.to_sql('test1',con = engine,index = False,if_exists = 'replace')
#使用read_sql讀取test表
formlist1 = pd.read_sql_query('show tables',con = engine)
print('新增一個表格后,testdb數據庫數據表清單為：','\n',formlist1)

#導入SQLAIchemy庫的creat_engine函數
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
#創建一個MYSQL連接器，用戶名為root，密碼為111
#地址為127.0.0.1，數據庫名稱為testdb
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:111@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')
#使用read_sql_table讀取訂單詳情表
order1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
print('訂單詳情表1的長度為：',len(order1))
order2 = pd.read_sql_table('meal_order_detail2',con = engine)
print('訂單詳情表2的長度為：',len(order2))
order3 = pd.read_sql_table('meal_order_detail3',con = engine)
print('訂單詳情表3的長度為：',len(order3))


#使用read_table讀取訂單信息表
orderInfo = pd.read_table('D:/Users/ASUS/Desktop/meal_order_info.csv',sep = ',',encoding = 'gbk')
print('訂單信息表長度為：',len(orderInfo))


#讀取users.xlsx文件
userInfo = pd.read_excel('D:/Users/ASUS/Desktop/users.xlsx')
print('客戶信息表長度為：',len(userInfo))


from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:111@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')#創建數據庫連接
detail= pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con = engine)
print('訂單詳情表的索引為：',detail.index)

print('訂單詳情表的所有值為：','\n',detail.values)

print('訂單詳情表的列名為：','\n',detail.columns)

print('訂單詳情表的數據類型為：','\n',detail.dtypes)


#查看DataFrame的元素個數
print('訂單詳情表的元素個數為：',detail.size)
print('訂單詳情表的維度數為：',detail.ndim) #查看DataFrame的維度數
print('訂單詳情表的形狀為：',detail.shape)  #查看Dataframe的形狀


print('訂單詳情表轉置前形狀為：',detail.shape)
print('訂單詳情表轉置后形狀為：',detail.T.shape)


#使用字典訪問的方式取出orderInfo中的某一列
order_id = detail['order_id']
print('訂單詳情表中的order_id的形狀為：','/n',order_id.shape)


#使用訪問屬性的方式取出orderInfo中的菜品名稱列
dishes_name = detail.dishes_name
print('訂單詳情表中的dishes_name的形狀為：',dishes_name.shape)


dishes_name5 = detail['dishes_name'][:5]
print('訂單詳情表中的dishes_name前5個元素為:','\n',dishes_name5)


orderDish = detail[['order_id','dishes_name']][:5]
print('訂單詳情表中的order_id和dishes_name前5個元素為：','\n',orderDish)


order5 = detail[:][:6]
print('訂單詳情表的1~6行元素為：','\n',order5)


print('訂單詳情表中前5行數據為：','\n',detail.head())
print('訂單詳情表中后5行數據為：','\n',detail.tail())


dishes_namel = detail.loc[:,'dishes_name']
print('使用loc提取dishes_name列的size為:',dishes_namel.size)
dishes_name2 = detail.iloc[:,3]
print('使用iloc提取第3列的size為:',dishes_name2.size)


orderDish1 = detail.loc[:,['order_id','dishes_name']]
print('使用loc提取order_id和dishes_name列的size為：',orderDish1.size)
orderDish2 = detail.iloc[:,[1,3]]
print('使用iloc提取第1和第3列的size為：',orderDish2.size)


print('列名為order_id和dishes_name的行名為3的數據為：\n',detail.loc[3,['order_id','dishes_name']])
print('列名為order_id和dishes_name行名為2,3,4,5,6的數據為：\n',detail.loc[2:6,['order_id','dishes_name']])     
print('列位置為1和3,行位置為3的數據為：\n',detail.iloc[3,[1,3]])
print('列位置為1和3，行位置為2,3,4,5,6的數據為:\n',detail.iloc[2:7,[1,3]])


#loc內部傳入表達式
print('detail中order_id為458的dishes_name為:\n',detail.loc[detail['order_id']=='458',['order_id','dishes_name']])
#print('detail中order_id為458的第1、5列數據為:\n',detail.iloc[detail['order_id']=='458',[1,5]])#返回的為一個布爾值Series,而iloc可以接收的數據類型并不包括Series


print('detail中order_id為458的第1、5列數據位:\n',detail.iloc[(detail['order_id']=='458').values,[1,5]])


print('列名為dishes_name行名為2,3,4,5,6的數據為:\n',detail.loc[2:6,'dishes_name'])
print('列位置為5，行位置為2~6的數據為：\n',detail.iloc[2:6,5])
#print('列位置為5，行位置為2~6的數據為：', '\n',detail.ix[2:6,5])在pandas的1.0.0版本開始，移除了Series.ix and DataFrame.ix 方法。使用DataFrame的loc方法或者iloc方法進行替換吧。


#將order_id為458的變換45800
detail.loc[detail['order_id']=='458','order_id'] = '45800'
print('更改后detail中order_id為458的order_id為:\n',detail.loc[detail['order_id']=='458','order_id'])
print('更改后detail中order_id為45800的order_id為:\n',detail.loc[detail['order_id']=='45800','order_id'])


detail['payment'] = detail['counts']*detail['amounts']
print('detail新增列payment的前5行為:','\n',detail['payment'].head())


detail['pay_way'] = '現金支付'
print('detail新增列pay_way的前5行為:','\n',detail['pay_way'].head())


print('刪除pay_way前detail的列索引為：','\n',detail.columns)
detail.drop(labels = 'pay_way',axis = 1,inplace = True)
print('刪除pay_way后detail的列索引為:','\n',detail.columns)


print('刪除1~10行前detail的長度為:',len(detail))
detail.drop(labels = range(1,11),axis = 0,inplace = True)
print('刪除1~10行detail的長度為：',len(detail))