Python操作Mysql数据库入门——数据导入pandas（数据分析准备）

前言

上一篇写到了mysql与python的简单交互

还讲到了一些基础的面向对象设计

这两天探索了一下，发现如果是用pandas做数据分析

简单的几行代码即可将mysql的数据导入pandas进行分析环境

Python 3.X

IDE : juyter notebook

使用Python连接数据库

 

导入表中所有数据并查看前五行

 

 

选你所想

一般来说，学sql增删查改基础中，查用的比较多，接下来我们简单使用一些sql查询

查找cate_id=3的记录：

 

 

查找价格大于5000的商品，注意这里默认按照goods_id排序的：

 

 

加上ORDER BY `goods_prices`之后，就是按照价格升序排列：

 

 

sql默认的是按照升序排列，如果想按照降序排列，可以这样写：

 

 

查找所有的平板电脑：

 

 

将数据库文件导出成csv

df.to_csv('E:\goods_info.csv', encoding ='utf-8', index =False)

可以看到，数据成功导出成csv了~

最后养成好习惯，断开与数据库的连接：

conn.close()

我们再次查询，发现报错了，说明确实已经断开了连接：

如果运行代码报错，很可能是你的数据库名和数据库登录密码没有修改~