update

.gitignore

@@ -52,3 +52,6 @@ MANIFEST
 .mr.developer.cfg
 .project
 .pydevproject
+*.txt
+*.csv
+.idea

.vscode/settings.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+{
+    "python.analysis.autoImportCompletions": true
+}

samples/commonlib/use_datetime.py

@@ -38,3 +38,18 @@
 utc8_dt = utc_dt.astimezone(timezone(timedelta(hours=8)))
 print('UTC+0:00 now =', utc_dt)
 print('UTC+8:00 now =', utc8_dt)
+
+import datetime
+
+target_date = datetime.datetime(2024, 2, 2, 18, 0, 0)  # 目标日期和时间
+current_datetime = datetime.datetime.now()  # 当前日期和时间
+
+time_left = target_date - current_datetime  # 计算剩余时间
+time_left = max(time_left, datetime.timedelta(0))  # 确保剩余时间不为负值
+
+# 提取剩余时间的小时、分钟和秒
+hours, remainder = divmod(time_left.total_seconds(), 3600)
+minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
+
+# 输出倒计时信息
+print(f"当前时间与2024-02-02 18:00:00之间相隔 {int(hours)} 小时 {int(minutes)} 分钟 {int(seconds)} 秒")

samples/commonlib/use_datetime_copy.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+
+import datetime
+
+target_date = datetime.datetime(2024, 2, 2, 18, 0, 0)  # 目标日期和时间
+current_datetime = datetime.datetime.now()  # 当前日期和时间
+
+time_left = target_date - current_datetime  # 计算剩余时间
+time_left = max(time_left, datetime.timedelta(0))  # 确保剩余时间不为负值
+
+# 提取剩余时间的小时、分钟和秒
+hours, remainder = divmod(time_left.total_seconds(), 3600)
+minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
+
+# 输出倒计时信息
+print(f"当前时间与2024-02-02 18:00:00之间相隔 {int(hours)} 小时 {int(minutes)} 分钟 {int(seconds)} 秒")

samples/db/do_mysql.py

@@ -7,25 +7,59 @@
 # pip3 install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python
 
 import mysql.connector
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import re
 
 # change root password to yours:
-conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
-
-cursor = conn.cursor()
-# 创建user表:
-cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
-# 插入一行记录，注意MySQL的占位符是%s:
-cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ('1', 'Michael'))
-print('rowcount =', cursor.rowcount)
-# 提交事务:
-conn.commit()
-cursor.close()
+conn = mysql.connector.connect(user='root', password='root', database='sys')
 
 # 运行查询:
 cursor = conn.cursor()
-cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',))
+cursor.execute('select 患者编号,中药组成 from Sheet4 ')
 values = cursor.fetchall()
-print(values)
-# 关闭Cursor和Connection:
+
+# 获取查询结果的字段名
+columns = [i[0] for i in cursor.description]
+
+# 关闭 Cursor 和 Connection
 cursor.close()
 conn.close()
+
+# 创建 DataFrame，并指定列名
+df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
+
+# 提取中文和数字字母的正则表达式
+pattern = re.compile(r'([\u4e00-\u9fa5]+)(\d+\w+)')
+result = df['中药组成'].str.extractall(pattern)
+
+
+# 保存原始的患者编号列
+patient_ids = df['患者编号'].iloc[result.index.get_level_values(0)].reset_index(drop=True)
+
+# 重置索引
+result.reset_index(drop=True, inplace=True)
+
+
+# 将患者编号加回结果中
+result['患者编号'] = patient_ids
+
+# 重新排列列的顺序
+result = result[['患者编号', 0, 1]]
+# 重命名列名
+result.columns = ['患者编号', '草药', '克数']
+# 打印 result 的所有内容
+print(result)
+
+# 将数据插入新表
+connInsert = mysql.connector.connect(user='root', password='root', database='sys')
+cursorInsert = connInsert.cursor()
+
+# 使用 iterrows() 迭代 DataFrame 中的行
+for _, row in result.iterrows():
+    cursorInsert.execute('INSERT INTO Sheet4_detail (患者编号, 中药, 克数) VALUES (%s, %s, %s)', (row['患者编号'], row['草药'], row['克数']))
+
+# 提交更改并关闭连接
+connInsert.commit()
+cursorInsert.close()
+connInsert.close()

samples/matplotlib/matplotlibPd copy 2.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from matplotlib.ticker import MultipleLocator
+
+# 读取CSV文件数据
+df = pd.read_csv(r'D:\pyspace\learn-python3\samples\matplotlib\含远至功效.csv')
+
+# 设置中文显示的字体
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+# 若百分比数据为字符串形式，需要将其转换为数值形式
+# 此行代码假设百分比列的值包含%符号，如'22.42%'
+df['百分比'] = df['百分比'].str.rstrip('%').astype('float')
+
+# 绘制图表
+fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+
+# 以天蓝色作为颜色绘制频次柱状图
+ax.bar(df['功效统计分析'], df['频次'], color='skyblue')
+
+# 设置坐标轴标签
+# ax.set_xlabel('功效统计分析')
+ax.set_ylabel('频次')
+
+# 以红色圆圈绘制百分比折线图
+ax2 = ax.twinx()
+ax2.plot(df['功效统计分析'], df['百分比'], 'ro-')
+ax2.set_ylabel('百分比 (%)')
+
+# Set Y axis major ticks to a multiple of 1
+ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
+
+# 去掉网格线
+ax.grid(False)
+
+# 在每个柱子上方标识频次数量值
+for bar in ax.patches:
+    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, 
+            bar.get_height(), 
+            '{:.0f}'.format(bar.get_height()), 
+            ha='center', 
+            va='bottom')
+
+# 调整整体空白，防止标签重叠
+fig.tight_layout()
+
+# 显示图表
+plt.show()

samples/matplotlib/matplotlibPd copy.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 读取CSV文件数据
+df = pd.read_csv(r'D:\pyspace\learn-python3\samples\matplotlib\去远至功效.csv')
+
+# 设置中文显示的字体
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+# 若百分比数据为字符串形式，需要将其转换为数值形式
+# 此行代码假设百分比列的值包含%符号，如'22.42%'
+df['百分比'] = df['百分比'].str.rstrip('%').astype('float')
+
+# 绘制图表
+fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+
+# 以天蓝色作为颜色绘制频次柱状图
+ax.bar(df['去远至功效'], df['频次'], color='skyblue')
+
+# 设置坐标轴标签
+# ax.set_xlabel('去远至功效')
+ax.set_ylabel('频次')
+
+# 以红色圆圈绘制百分比折线图
+ax2 = ax.twinx()
+ax2.plot(df['去远至功效'], df['百分比'], 'ro-')
+ax2.set_ylabel('百分比 (%)')
+
+# 去掉网格线
+ax.grid(False)
+
+# 在每个柱子上方标识频次数量值
+for bar in ax.patches:
+    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, 
+            bar.get_height(), 
+            '{:.0f}'.format(bar.get_height()), 
+            ha='center', 
+            va='bottom')
+
+# 调整整体空白，防止标签重叠
+fig.tight_layout()
+
+# 显示图表
+plt.show()

samples/matplotlib/matplotlibPd.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 读取CSV文件数据
+df = pd.read_csv(r'D:\pyspace\learn-python3\samples\matplotlib\中医症候.csv')
+
+# 设置中文显示的字体
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+# 若百分比数据为字符串形式，需要将其转换为数值形式
+# 此行代码假设百分比列的值包含%符号，如'22.42%'
+df['百分比'] = df['百分比'].str.rstrip('%').astype('float')
+
+# 绘制图表
+fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+
+# 以天蓝色作为颜色绘制频次柱状图
+ax.bar(df['中医证候'], df['频次'], color='skyblue')
+
+# 设置坐标轴标签
+# ax.set_xlabel('中医证候')
+ax.set_ylabel('频次')
+
+# 以红色圆圈绘制百分比折线图
+ax2 = ax.twinx()
+ax2.plot(df['中医证候'], df['百分比'], 'ro-')
+ax2.set_ylabel('百分比 (%)')
+
+# 去掉网格线
+ax.grid(False)
+
+# 在每个柱子上方标识频次数量值
+for bar in ax.patches:
+    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, 
+            bar.get_height(), 
+            '{:.0f}'.format(bar.get_height()), 
+            ha='center', 
+            va='bottom')
+
+# 调整整体空白，防止标签重叠
+fig.tight_layout()
+
+# 显示图表
+plt.show()