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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,con=a)
    print(d)

     

    参考自:

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

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    三,下载完成后进入vscold运行pandas进行mysql连接,输入连接代码即可完成连接 root后面是你的mysql密码 四,有些电脑不支持前两个插件代码下载,如果无法下载则使用一下代码依次下载,与一二方法一样 打开cmd 1...

    一,以管理员身份进入cmd输入下载代码pip install mysql-connector-python进行插件下载请添加图片描述

    二,输入另一个下载代码进行下载插件pip install SQLALchemy下载完成即可·请添加图片描述

    三,下载完成后进入vscold运行pandas进行mysql连接,输入连接代码即可完成连接
    root后面是你的mysql密码

    请添加图片描述

    四,有些电脑不支持前两个插件代码下载,如果无法下载则使用一下代码依次下载,与一二方法一样
    打开cmd
    1,输入python -m pip install mysql-connector-python下载
    2,输入python -m pip install SQLALchemy下载

    展开全文
  • Pandas连接Mysql数据库

    2021-01-21 05:25:29
    目的在做数据分析时,一般需要从数据库中读取数据,然后再交给算法进行分析,最后将结果...本文关注PandasMySQL连接部分1.安装驱动我的环境是Win10,Python35,Pandas0.20。安装的MySQL驱动位pymysql。pip inst...

    目的

    在做数据分析时,一般需要从数据库中读取数据,然后再交给算法进行分析,最后将结果保存。为了简化分析的过程,我一般会将数据保存在Mysql数据库中,使用SQL进行初步处理、使用MySQL保存中间结果,可以大大的简化数据的维护负担。

    本文关注Pandas与MySQL的连接部分

    1.安装驱动

    我的环境是Win10,Python35,Pandas0.20。安装的MySQL驱动位pymysql。

    pip install sqlalchemy

    pip install pymysql

    2.创建连接引擎

    import pandas as pd

    from sqlalchemy import create_engine

    engine = create_engine('mysql+pymysql://ledao:ledao123@localhost/pandas_learn')

    如果想要使用不同的数据库,如PG,参考sqlalchemy官网,里面有详细的介绍。

    3.与MySQL交互

    第一种方式:

    conn = engine.connect()

    data = pd.read_sql_table('data', conn)

    data

    第二种方式,使用上下文管理器

    ​with engine.connect() as conn, conn.begin():

    data = pd.read_sql_table('data', conn)

    data

    到此,我们成功的将MySQL中的表data中的内容读取到DataFrame data中。

    上下文管理器会自动关闭连接。

    展开全文
  • 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。

    目录

    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


    1、使用pandas连接mysql

    需要安装的库:pip install pymysql     pip install sqlalchemy

    代码一(方法1):

    import pandas as pd
    import pymysql
    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:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')

    代码二(方法2):

    import pandas as pd
    import pymysql
    con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='131129',db='learn2',use_unicode=True, charset="utf8")
    

    2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据pd.read_sql_query(sql, con = con)

    import pandas as pd
    import pymysql
    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:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')
    
    
    # 查询语句,选出emp表中的所有数据
    sql = ''' select * from emp; '''
    # read_sql_query的两个参数: sql语句, 数据库连接
    df = pd.read_sql_query(sql, con = con)
    # 输出employee表的查询结果
    print(df)

    3、使用Pandas连接mysql 并插入数据

    df.to_sql('tablename',con=con,index=ture/false,if_exists='append/fail/replace')

    import pandas as pd
    import pymysql
    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:123456, 端口:3306,数据库:lean2
    con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')
    
    
    #直接写入数据-->mydf-->mydf表会自动创建
    # 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列
    df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
    # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表,储存index列
    df.to_sql('mydf', con, index=True)
    print('Read from and write to Mysql table successfully!')
    
    # fail的意思如果表存在,啥也不做
    # replace的意思,如果表存在,删了表,再建立一个新表,把数据插入
    # append的意思,如果表存在,把数据插入,如果表不存在创建一个表!!
    #在存在的表中追加数据-->mydf
    df1 = pd.DataFrame({'id': [5, 6, 7, 8], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
    df1.to_sql('mydf', con, index=True,if_exists='append')
    print('Append data to mysql database successfully!')

     

    展开全文
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