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  • pandas连接MySQL数据库的两种方式

    千次阅读 2020-08-12 13:23:54
    read_sql(sql, con, index_col=...con: 数据库的连接 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 将数字形式的字符串直接以float型读入 params: 返回传递参数的查询字符串 parse_dates: 将某一列日期型字符串转换
    read_sql(sql, 
    		 con, 
    		 index_col=None, 
    		 coerce_float=True, 
    		 params=None, 
    		 parse_dates=None, 
    		 columns=None, 
    		 chunksize=None)
    

    参数的意义:
    sql: 为可执行的sql语句
    con: 数据库的连接
    index_col: 选择某一列作为index
    coerce_float: 将数字形式的字符串直接以float型读入
    params: 返回传递参数的查询字符串
    parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime型数据,与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换,也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式,比如{column_name: format string}(format string:"%Y:%m:%H:%M:%S")
    colunms: 要选取的列。一般没啥用,因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了
    chunksize: 如果提供了一个整数值,那么就会返回一个generator,每次输出的行数就是提供的值的大小。

    import pandas as pd
    
    # 方法一:用DBAPI构建数据库链接engine
    import pymysql
    conn = pymysql.connect(host='localhost',
                           user='root',
                           password='',
                           database='database_name')
    df = pd.read_sql("select * from table_name",con=conn)
    
    
    # 方法二:用sqlalchemy构建数据库链接engine
    import sqlalchemy
    from sqlalchemy import create_engine
    #connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(DB_USER, DB_PASS, DB_HOST, DB_PORT, DATABASE)
    connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format('root',
    													   '', 
    													   'localhost', 
    													   3306, 
    													   'nowcoderdb')
    engine=create_engine(connect_info)
    df2=pd.read_sql("select * from table_name",con=engine)
    

    read_sql()read_sql_query()read_sql_table三者都return返回DataFrame。read_sql本质上是read_sql_table、read_sql_query的统一方式。

    展开全文
  • 通常情况下,pandas连接mysql数据库需要使用pymysql以及sqlalchemy两个库,因此需要先安装这两个库。 python -m pip install sqlalchemy python -m pip install pymysql 安装完毕后,进行连接。 >>> ...

    通常情况下,pandas连接mysql数据库需要使用pymysql以及sqlalchemy两个库,因此需要先安装这两个库。

    python -m pip install sqlalchemy
    python -m pip install pymysql
    

    安装完毕后,进行连接。

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> from sqlalchemy import create_engine
    
    '''engine即告诉pandas连接的数据库类型,用户名密码等信息
    通常按照如下格式
    MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名'''
    >>> engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123abc@127.0.0.1:3306/mysql')
    >>> sql='select * from user'
    >>> df = pd.read_sql_query(sql, engine)
    >>>> df
            Host              User  ... Password_require_current User_attributes
    0  localhost  mysql.infoschema  ...                     None            None
    1  localhost     mysql.session  ...                     None            None
    2  localhost         mysql.sys  ...                     None            None
    3  localhost              root  ...                     None            None
    
    [4 rows x 51 columns]
    

    哈哈,其实还是比较简单的,关键在于engine的构建。有兴趣欢迎大家关注:python小工具,一起学习pandas和python
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.width', 1000) pd.set_option('display.max_colwidt...
    import pymysql
    import pandas as pd
    from sqlalchemy import create_engine
    
    pd.set_option('display.max_columns', 1000)
    pd.set_option('display.width', 1000)
    pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
    pd.set_option('display.max_rows', 1000)
    # 这两个参数的默认设置都是False
    pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
    pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
    
        def sina_account(self, sql):
            # 初始化数据库连接,使用pymysql模块
            # MySQL的用户:root, 密码:147369, 端口:3306,数据库:mydb
            self.engine = create_engine('mysql+pymysql://root:12345@120.0.0.1:3306/mysql')
    
            # read_sql_query的两个参数: sql语句, 数据库连接
            df = pd.read_sql_query(sql, self.engine)
    
            return df
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/mtfan01/p/11481215.html

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  • pandas连接mysql,成功示例

    万次阅读 2019-07-02 13:35:46
    import pandas as pd import pymysql a=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='123456',db='cas',use_unicode=True, charset="utf8") sql='select * from tb_user' d=pd.read_sql(sql,c...

    import pandas as pd
    import pymysql
    a=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='123456',db='cas',use_unicode=True, charset="utf8")

    sql='select * from tb_user'

    d=pd.read_sql(sql,con=a)
    print(d)

     

    参考自:

    https://www.csdn.net/gather_20/MtTaIg3sMjc3MS1ibG9n.html

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  • 环境配置: 操作系统:win10(64位) oracle客户端:instantclient_11_2(64位...python相关包:sqlalchemy, pandas, pymysql,cx_oracle 示例代码 # python 3.6.3 from sqlalchemy import create_engine impor
  • 1、使用pandas连接mysql。 2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据。 3、使用Pandas连接mysql 并插入数据。
  • pandas连接mysql

    千次阅读 2016-10-24 17:14:34
    pandas通过pymysql直接读取mysql库中的表: import pandas as pd import pymysql a=pymysql.connect(host='000.00.000.000',port=3333,user='aaaaa',passwd='bbbbb',db='ccccc') sql='select %s from %s where ...
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  • conn = create_engine('mysql+pymysql:user:passwd@host:port/db?charset=etf-8') try: with con: dataIn2File.to_sql(table_name,con=conn,if_exists='append',index=False) except Exception as ee: logger....
  • 接着学习《利用python 进行数据分析》,看到了第六章数据加载内容,于是制作了一个使用pandas访问Mysql并通过多张表的外键构建视图的例子,分享下 用到的工具和库 本次练习仍然使用anaconda集成环境,并用到了...
  • 编写引擎:engine=sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://root:123@localhost:3306/db1') root是用户名,123是密码,@是本地地址,3306是端口,db1是库名 读取是pd.read_sql(sql,engine,) 写入是to_sql('mydf2'...
  • import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:147369, 端口:3306,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:...

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