如何在Python中，使用Pandas庫實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫地讀寫？這個非常簡單，Pandas內(nèi)置了讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫的函數(shù)（read_sql_query和to_sql），只需簡單幾行代碼就可以輕松

如何在Python中，使用Pandas庫實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫地讀寫？

這個非常簡單，Pandas內(nèi)置了讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫的函數(shù)（read_sql_query和to_sql），只需簡單幾行代碼就可以輕松完成對MySQL數(shù)據(jù)的讀寫，下面我簡單介紹一下實(shí)現(xiàn)過程：

1.首先，需要安裝SQLAlchemy模塊（一個Python ORM框架，通過對象關(guān)系映射對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作，支持目前幾乎所有主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，包括MySQL，SQL Server，Oracle等），這個是Pandas連接MySQL數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，如下：

2.安裝完成后，我們就可以直接編寫代碼來讀取MySQL數(shù)據(jù)庫了，測試代碼如下，先創(chuàng)建一個MySQL連接，然后輸入SQL查詢語句，最后就可以直接使用read_sql_query函數(shù)讀取MySQL數(shù)據(jù)了，這里的返回結(jié)果最終是DataFrame類型，方便后面程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行處理：

3.寫入MySQL數(shù)據(jù)庫，這個也非常簡單，測試代碼如下，也是先創(chuàng)建一個MySQL連接，然后構(gòu)造DataFrame數(shù)據(jù)類型，輸入你需要寫入的數(shù)據(jù)，最后再直接使用to_sql函數(shù)保存到MySQL數(shù)據(jù)庫就行：

至此，我們就完成了使用Python的Pandas模塊來讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫?？偟膩碚f，整個過程非常簡單，只要你有一定的Python基礎(chǔ)，熟悉一下上面的代碼，多調(diào)試幾遍程序，很快就能掌握的，當(dāng)然，你也可以直接使用pymysql模塊對MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫，只不過沒有Pandas這么方便，感興趣的話，可以到網(wǎng)上搜一下相關(guān)資料和教程，非常豐富，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進(jìn)行補(bǔ)充。

Python中Pandas時間加減如何表示？

使用DataFrame查看數(shù)據(jù)(類似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#從pandas庫中引用DataFramedf_obj=DataFrame()#創(chuàng)建DataFrame對象df_obj.dtypes#查看各行的數(shù)據(jù)格式df_obj.head()#查看前幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)前5行df_obj.tail()#查看后幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)后5行df_obj.index#查看索引df_obj.columns#查看列名df_obj.values#查看數(shù)據(jù)值df_obj.describe#描述性統(tǒng)計df_obj.T#轉(zhuǎn)置df_obj.sort(columns=‘’)#按列名進(jìn)行排序df_obj.sort_index(by=[‘’，’’])#多列排序，使用時報該函數(shù)已過時，請用sort_valuesdf_obj.sort_values(by=[""，""])同上!

pythonpandasto_sql將excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL數(shù)據(jù)庫？

如果已經(jīng)導(dǎo)入一部分，但已經(jīng)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)會存在的，你再導(dǎo)入的話，就會存在重復(fù)

最好還是把已經(jīng)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)先刪除，再重新再導(dǎo)入一次（最好還要將第一次導(dǎo)入的錯誤數(shù)據(jù)先要清理好，再導(dǎo)入）

如果想智能一些，可以在導(dǎo)入之前，先做一個Sql語句清空原有導(dǎo)入的數(shù)據(jù)