大众号：尤而小屋
作者：Peter
修改：Peter
大家好，我是Peter~
本文介绍的是如何运用Pandas来操作MySQL数据库。主要是包含查询MySQL中的数据，以及往数据库中写入数据。
先装置两个库：
- pymysql
- sqlalchemy
pip install pymysql
pip install sqlalchemy
本地数据库
检查一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一：
部分习题答案：
mysql -u root -p -- 装置mysql，进入数据库输入暗文暗码
show databases; -- 显现悉数数据库
use test; -- 运用某个数据库
show tables; -- 检查数据库下的悉数表
select * from Student; -- 检查某个表的悉数内容
操作MySQL
衔接MySQL
以pymysql模块为例，解说如何衔接数据库。
In [1]：
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
In [2]:
connection = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', # 本机ip地址
port=3306, # mysql默许端口号
user="root", # 用户名
password="password", # 暗码
charset="utf8", # 字符集
db="test" # 数据库
)
cur = connection.cursor() # 树立游标
cur
Out[2]:
<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>
connect()办法常用的参数：
| connect() 常用参数 | 说明 |
|---|---|
| host | 主机ip |
| user | 用户名 |
| password | 暗码 |
| database | 数据库 |
| port | 端口号 |
| charset | 字符集 |
调用 cursor() 办法即可回来一个新的游标目标，在衔接没有封闭之前，游标目标能够重复运用
履行sql查询句子
In [3]:
sql=""" # 待履行的sql句子
select * from Student;
"""
# 履行sql句子
cur.execute(sql)
Out[3]:
8
In [4]:
cur
成果表明是个游标目标：
Out[4]:
<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>
In [5]:
cur.description
主要回来游标的特色信息，官网的描述为：
Out[5]:
(('s_id', 253, None, 20, 20, 0, False),
('s_name', 253, None, 20, 20, 0, True),
('s_birth', 253, None, 20, 20, 0, True),
('s_sex', 253, None, 20, 20, 0, True))
In [6]:
# 列名
columns = [col[0] for col in cur.description]
columns
Out[6]:
['s_id', 's_name', 's_birth', 's_sex']
游标运用
下图显现的是如何取出一条或许多条数据（依照次序查询）
经过游标获取悉数的数据：
fetch相关的函数都是获取成果集中剩余的数据，屡次调用的时分只会从剩余数据中查询：
当第2次调用的时分成果就是空集。
经过游标获取查询的成果集的特色：
- 能够获取1条、多条和悉数数据
- 在获取数据的时分是依照次序读取的
- fetchall函数回来剩余的所有行
- 如果是结尾，则回来空元组；
- 不然回来一个元组，其元素是每一行的记录封装的一个元组
转成DataFrame
# 列名
columns = [col[0] for col in cur.description]
# 数据集合
data = []
for i in cur.fetchall():
data.append(i)
df = pd.DataFrame(data,columns=columns)
保存成CSV数据
SQL刺进数据
往MySQL数据库中刺进数据：
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
connection = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', # 本机ip地址
port=3306, # mysql默许端口号
user="root", # 用户名
password="11112222", # 暗码
charset="utf8", # 字符集
db="test" # 数据库
)
cur = connection.cursor() # 树立游标
# 待履行SQL句子
sql="""
insert into test.Student(s_id, s_name, s_birth, s_sex) values("09","吴越","1998-08-08","男")
"""
# 履行sql句子
cur.execute(sql)
很要害一步，要记住提交，这样终究才会写入数据库：
connection.commit()
履行SQL删除句子
运用完之后记住封闭衔接：
connection.close()
运用sqlalchemy
第二种常用的办法是经过sqlalchemy来衔接数据库：
衔接数据库
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 顺次填写MySQL的用户名、暗码、IP地址、端口、数据库名
# create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库暗码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")
查询句子1
查询句子2
写入数据
将Pandas中的DataFrame写入新的表testdf中：
show tables;
运用read_sql读取
运用Pandas自带的read_sql函数能够自行读取数据，读取上面创建的数据.
官网：pandas.pydata.org/docs/refere…
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 顺次填写MySQL的用户名、暗码、IP地址、端口、数据库名
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")
# sql句子
sql4 = "select * from testdf;"
df4 = pd.read_sql(sql4, engine)
