Pandas读写数据库

python库要求

  • pandas 提供读写关系型数据库的函数和方法
  • SQLAlchemy 配合相应数据库的Python连接工具
  • pymysql mysql数据库Python连接工具

安装数据库

下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/

安装注意事项:

  • 记住设置的root账户密码
  • 记住端口号,默认为3306

创建数据库

打开数据库命令行客户端执行命令

  1. 将mysql所在路径设置到环境变量
STATUS

可以查看路径,将路径文件夹部分添加至环境变量,方便在命令行使用mysql

  1. 连接测试

在命令行输入:

mysql -u root -p testdb

提示输入密码,密码正确进入mysql命令模式

  1. 运行sql脚本导入数据

假设你有一个sql名字为data.sql,在文件路径打开命令行输入:

mysql -u root -p testdb < data.sql

使用pandas读取数据库

  1. 创建数据库查询engine
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')
  1. 读取数据
# 使用read_sql函数读取数据库中的数据
musicdata = pd.read_sql("musicdata", con=engine)musicdata

使用pandas写入数据库

# 使用to_sql函数将数据写入数据库
musicdata.to_sql("test1", con=engine, if_exists='append', index=False)

扩展知识

数据库基础命令:

  • 查询存在的数据库:
SHOW DATABASES;
  • 创建测试数据库:
CREATE DATABASE testdb;
  • 使用测试数据库:
USE testdb;

附件

sql数据:

https://gitee.com/ybli_code/python-data-analysis-tutorial/blob/main/Projects/音乐行业收入分析/data/musicdata.sql

posted @   半塘加冰  阅读(26)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
· DeepSeek R1 简明指南:架构、训练、本地部署及硬件要求
· NetPad:一个.NET开源、跨平台的C#编辑器
点击右上角即可分享
微信分享提示