# Python数据集 | Smartchart开发手册
应用场景 # 当SQL查询无法满足你的需求, 你需要对查询后的结果进行处理, 或者你需要使用Excel的数据源, 甚至你需要对不同系统的数据进行查询, Python连接器可以帮到你 我们又称他为万能数据集， 你可以使用任何python语法， 需要把数据集的结果赋值给ds变量!! 首先你需要新建python连接器, 由于安全控制只允许超级管理员建立 # 内置函数说明 ds_get(id) #输入目标数据集的id名, 可以获取目标数据集 ds_df(id) #输入目标数据集的id名, 转化成pandas的df对象 ds_sql(conn_name, sql_str) #输入连接池中的名称, SQL语句, 获取数据集 ds_list(df) #将pandas的df对象转化成数据集 使用方法样列说明 # # 读取Excel数据处理, 如需上传页面可参考"数据上传"说明 import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/../smartdemo.xlsx', 'demo') df = df.groupby('c3').agg({'qty':'sum'}).reset_index() ds = ds_list(df) #从数据集获取数据 ds=ds_get(12) ds=ds[:15] #从数据集获取数据转化成pandas对象处理 df = [cut: 775 characters, first 595 kept]

Python数据集

### 应用场景 #

当SQL查询无法满足你的需求, 你需要对查询后的结果进行处理, 或者你需要使用Excel的数据源, 甚至你需要对不同系统的数据进行查询, Python连接器可以帮到你 我们又称他为万能数据集， 你可以使用任何python语法， 需要把数据集的结果赋值给ds变量!!

首先你需要新建python连接器, 由于安全控制只允许超级管理员建立

    # 内置函数说明
    ds_get(id)    #输入目标数据集的id名, 可以获取目标数据集
    ds_df(id)     #输入目标数据集的id名, 转化成pandas的df对象
    ds_sql(conn_name, sql_str)     #输入连接池中的名称, SQL语句, 获取数据集
    ds_list(df)   #将pandas的df对象转化成数据集

### 使用方法样列说明 #

    # 读取Excel数据处理, 如需上传页面可参考"数据上传"说明
    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('/Users/../smartdemo.xlsx', 'demo')
    df = df.groupby('c3').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
    ds = ds_list(df)

    #从数据集获取数据
    ds=ds_get(12)
    ds=ds[:15]

    #从数据集获取数据转化成pandas对象处理
    df = ds_df(12)
    df = df.sort_values(by="出场数", ascending=False)
    ds = ds_list(df)

    #可以生成字典格式的数据集供多个图形使用
    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('/Users/../smartdemo.xlsx', 'demo')
    df1 = df.groupby('c3').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
    df2 = df.groupby(['province','c3']).agg({'qty':'sum'}).reset_index()
    ds = {'df1': ds_list(df1), 'df2': ds_list(df2)}

    #可以直接执行SQL
    sql_str = '''select H1 as heroname, sum(qty) as 出场数 from T
    /* where H2 = '$H2' */
    group by H1 order by sum(qty) desc'''
    ds = ds_sql('XXX', sql_str)
    ds = ds[:10]