3分钟教会你用Python读取MySQL中的数据
off999 2024-10-12 06:15 21 浏览 0 评论
我们知道用Python分析数据很方便，那么Python如何读取MySQL中的数据呢？
其实很简单，只需三步。
1、Python连接MySQL
2、Python执行sql语句
3、将查询到的数据转换为DataFrame
在数据分析中，我们一般用pymysql这个库来连接MySQL。
使用前需要安装pymysql，通过pip命令直接安装即可。
1、Python连接MySQL
安装好pymysql之后，确保MySQL处于正常运行状态，导入pymysql并创建连接，代码如下。
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host = "127.0.0.1",
user = "root",
passwd = "100200",
db = "mydb",
charset = "utf8"
)这里调用了pymysql中的connect方法，其中参数解释如下。
- host：MySQL的ip地址，本地的用127.0.0.1，用localhost也行。
- user：MySQL用户名，这里用root账户。
- passwd：MySQL密码，安装MySQL时自己设置的密码。
- db：连接哪个数据库，这里连接mydb数据库。
- charset：设置编码格式为utf8，防止中文乱码。
2、Python执行sql语句
连接到MySQL后，创建一个游标，用来执行sql语句，代码如下。
cursor = conn.cursor()
sql = "select * from emp_tb;"
cursor.execute(sql)
conn.commit()其中创建了一个游标cursor，sql语句为查询emp_tb表中的所有记录，利用cursor执行sql语句，最后提交。
调用fetchall方法从游标cursor中取出所有数据，查看前5条，代码如下。
data = cursor.fetchall()
data[:5]运行结果：
可以看到，得到的数据是一个元组，里面的每个元素也是一个元组。
3、将数据转换为DataFrame
由于我们在Python数据分析中用数据框（DataFrame）比较方便，所以通过以下代码将这个元组转换为数据框。
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(data, columns=['dep_name', 'id', 'name', 'hiredate', 'salary'])
df.head()运行结果：
最后，提取完数据，别忘了关闭连接哦，否则可能导致资源浪费。
conn.close()到此，我们用Python从MySQL中提取到数据，并转换为了数据框，接着就可以愉快地进行后续的分析了。
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