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Pandas 读取 MySql 数据

1. 前言

上节课我们讲述了 Pandas 解析 TXT 文件,CSV 文件以及 Excel 文件数据,主要涉及到了两个函数 read_csv() 函数和 read_excel() 函数,并详细讲解了对应函数中常用的参数设置。

那 MySQL 作为数据记录和处理的常用工具之一,我们如何用 Pandas 进行 MySQL 数据的解析呢?本节课我们首先讲述 PyMySQL 库进行 MySQL 数据库的连接,然后讲述 Pandas 对 MySQLl 数据库的读取。

2. 安装 PyMySQL 库

PyMySQL 库是用于连接 MySQL 服务器的一个库,对应的是 Python3.x 的版本,如果是 Python2 要使用 MySqlDb 库。我们在使用 PyMySQL 之前要确保已经安装了该模块,下面我们介绍一下如何安装 PyMySQL 库。

打开我们的 Anaconda 文件下的 Anaconda Prompt 工具,然后在命令窗口中输入命令行:pip install PyMySQL 接着按回车键,可以看到安装进度,最后显示 Successfully… 表示安装成功:

图片描述

3. 准备数据文件

首先我们在 Navicate 数据库可视化管理工具中,新建数据库 example ,然后在该数据库中新建数据表 t_file (该表是文件管理数据表),在里面我们已经准备了一些数据:

图片描述

4. PyMySQL 库的使用

4.1 导入 PyMySQL 库

打开我们的 Notebook 工具,创建新的 Python 工作文件,通过 import pymysql 在程序中导入PyMySQL 库:

图片描述

4.2 connect() 函数

PyMySQL 库中的函数 connect() 用于连接数据库,返回的对象是一个数据库连接对象,下面我们列举出了该方法常用的参数介绍:

参数名称描述
host连接的数据库地址
port数据库的端口号,默认的是 3306
database要连接的数据库名称
user数据库用户名
password数据库密码
charset字符编码方式

下面我们通过代码用 connect() 方法来连接我们刚才建立的 example 数据库:

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='\*\*\*\*',
database='example',
charset='utf8'
)
print(db_conn)

# --- 输出结果 ---
<pymysql.connections.Connection object at 0x000002C6F1D4F8E0>

输出解析:通过输出结果可以看到,我们使用 connect() 函数,连接 MySQL 数据库,返回的是个 pymysql.connections.Connection 数据库连接对象,通过该对象我们后面可以进行对数据库的操作 。

5. Pandas 解析 MySql 数据

上面我们通过 PyMySQL 库建立了 MySQL 数据库连接对象,接下来我们将通过 Pandas 进行 MySQL 数据的解析。

5.1 read_sql() 函数

该函数主要从数据库中读取数据帧,里面提供了一些参数可以设置,下面列举常用的几个参数:

参数名称描述
sql要执行的 sql 语句
con数据库连接对象
params参数的传递
index_col选择某一列作为 index

参数 sql 和参数 con

我们首先通过代码演示这两个参数的设置,读取 example 数据库中的 t_file 数据表数据:

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
)

# 执行sql操作
sql="select \* from t\_file"
pd.read_sql(sql,con=db_conn)

# --- 输出结果 ---

id directory fileName md5 size time type
0 1 C:/temp-rainy1 汇报.png 845a500eca6ef877 22507 2020-01-16 10:53:02 png
1 2 C:/temp-rainy2 模板.png 845a500eca6ef877 22507 2020-01-16 10:59:16 png
2 3 C:/temp-rainy3 说明书.docx 5626d69f9f39d65d 235999 2020-01-16 10:59:45 docx
3 4 C:/temp-rainy4 接口及调用说明.rar 459e008250ccb9ca1 391542 2020-01-16 11:02:07 rar
4 5 C:/temp-rainy5 数据说明.pdf 333052beda8773 434439 2020-01-16 13:44:03 pdf

输出解析:我们通过 sql 语句设置数据库操作语句,这里我们是查询 t_file 的所有数据,参数 con 中我们传入了 PyMySQL 库创建的 db_con 数据库连接对象。通过输出结果可以看到,查出了 t_file 中的数据内容。

参数 params

该参数用于我们执行 sql 中参数的配置:

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
)

# 执行sql操作
sql = "select \* from t\_file where id = %s"
pd.read_sql(sql,con=db_conn,params=[2])

# --- 输出结果 ---

id directory fileName md5 size time type
0 2 C:/temp-rainy2 模板.png 845a500eca6ef877 22507 2020-01-16 10:59:16 png

输出解析:我们 sql 查询语句中设置了 id 的参数条件,在 read_sql() 函数中我们通过 params 参数设置了 id 的条件为 2,因此看到我们的数据结果,正是我们数据库中 id=2 的数据行。

参数 index_col

通过该参数的设置,某一列指定为行索引。

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
)

# 执行sql操作
sql = "select \* from t\_file"
pd.read_sql(sql,con=db_conn,index_col="type")

# --- 输出结果 ---
id directory fileName md5 size time
type
png 1 C:/temp-rainy1 汇报.png 845a500eca6ef877 22507 2020-01-16 10:53:02
png 2 C:/temp-rainy2 模板.png 845a500eca6ef877 22507 2020-01-16 10:59:16
docx 3 C:/temp-rainy3 说明书.docx 5626d69f9f39d65d 235999 2020-01-16 10:59:45
rar 4 C:/temp-rainy4 接口及调用说明.rar 459e008250ccb9ca1 391542 2020-01-16 11:02:07
pdf 5 C:/temp-rainy5 数据说明.pdf 333052beda8773 434439 2020-01-16 13:44:03

输出解析:程序中我们通过设置 index_col=“type” ,指定字段文件的类型 (type) 作为我们数据行的索引,这里可以看到输出结果,最左侧的一列正式我们的 type 数据列,如果不指定 index_col ,默认的行索引是从0开始进行序号递增编排。

3. 小结

以上就是我们通过 Pandas 读取 MySql 数据库数据的基本操作,本节课程我们主要学习了 PyMySQL 库进行数据库连接对象的创建,然后用 Pandas 中的 read_sql() 函数进行数据库数据的解析,以及该函数中几个常用的参数。本节课程的重点如下:

  • PyMySQL 库的安装和数据库连接函数 connect() 的使用;
  • Pandas 库中 read_sql() 函数的使用和里面常用的参数。

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