这可能是一个强烈推荐的工具 (pandas) 的简单示例,它允许您处理 datetime 的实例以及将SQL 数据插入数据库的方法。
>>> user_starts # user starts input
array([[36506], [33486], [25414], [33987],
[37577], [ 4320], [40926], [24995],
[13390], [36733], [19153], [29232],
[30907], [13180], [21200], [23616],
[ 4033], [ 9284], [31117], [18431]])
>>> df = pd.DataFrame(user_starts, colums=['id'])
>>> df['Time'] = pd.date_range(start='11/30/2021', periods=len(user_starts), freq='H')
>>> df.head()
id Time
0 36506 2021-11-30 00:00:00
1 33486 2021-11-30 01:00:00
2 25414 2021-11-30 02:00:00
3 33987 2021-11-30 03:00:00
4 37577 2021-11-30 04:00:00
将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库:
sqlalchemy
>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> engine = create_engine('sqlite://', echo=False)
>>> df.to_sql(['id', 'Time'], con=engine)
>>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall()