Pandas操作MySQL的方法详解

本地数据库

操作MySQL

连接MySQL

执行sql查询语句

游标使用

转成DataFrame

保存成CSV数据

SQL插入数据

执行SQL删除语句

使用sqlalchemy

连接数据库

查询语句1

查询语句2

写入数据

使用read_sql读取

本文介绍的是如何使用Pandas来操作MySQL数据库。主要是包含查询MySQL中的数据，以及如何往数据库中写入数据。

先安装两个库：

pymysql

sqlalchemy

pip install pymysql
pip install sqlalchemy

本地数据库

查看一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一：

部分习题答案：

mysql -u root -p   -- 安装mysql，进入数据库输入暗文密码
show databases;  -- 显示全部数据库
use test;  -- 使用某个数据库
show tables;  -- 查看数据库下的全部表
select * from Student;  -- 查看某个表的全部内容

操作MySQL 连接MySQL

以pymysql模块为例，讲解如何连接数据库。

In [1]：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

In [2]:

connection = pymysql.connect(
  host='127.0.0.1',  # 本机ip地址
  port=3306,  # mysql默认端口号
  user="root",  # 用户名
  password="password",  # 密码
  charset="utf8", # 字符集
  db="test"  # 数据库
)
cur = connection.cursor() # 建立游标
cur

Out[2]:

<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>

connect()方法常用的参数：

connect() 常用参数说明

host	主机ip
user	用户名
password	密码
database	数据库
port	端口号
charset	字符集

调用 cursor() 方法即可返回一个新的游标对象，在连接没有关闭之前，游标对象可以反复使用

执行sql查询语句

In [3]:

sql="""  # 待执行的sql语句
select * from Student;
"""
# 执行sql语句
cur.execute(sql)

Out[3]:

8

In [4]:

cur

结果表明是个游标对象：

Out[4]:

<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>

In [5]:

cur.description

主要返回游标的属性信息，官网的描述为：

Out[5]:

(('s_id', 253, None, 20, 20, 0, False),
('s_name', 253, None, 20, 20, 0, True),
('s_birth', 253, None, 20, 20, 0, True),
('s_sex', 253, None, 20, 20, 0, True))

In [6]:

# 列名
columns = [col[0] for col in  cur.description]
columns

Out[6]:

['s_id', 's_name', 's_birth', 's_sex']

游标使用

下图显示的是如何取出一条或者多条数据（按照顺序查询）

通过游标获取全部的数据：

fetch相关的函数都是获取结果集中剩下的数据，多次调用的时候只会从剩余数据中查询：

当第二次调用的时候结果就是空集。

通过游标获取查询的结果集的特点：

1.可以获取1条、多条和全部数据

2.在获取数据的时候是按照顺序读取的

3.fetchall函数返回剩下的所有行

如果是末尾，则返回空元组；

否则返回一个元组，其元素是每一行的记录封装的一个元组

转成DataFrame

# 列名
columns = [col[0] for col in  cur.description]
# 数据集合
data = []
for i in cur.fetchall():
    data.append(i)
df = pd.DataFrame(data,columns=columns)

保存成CSV数据

SQL插入数据

往MySQL数据库中插入数据：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
connection = pymysql.connect(
  host='127.0.0.1',  # 本机ip地址
  port=3306,  # mysql默认端口号
  user="root",  # 用户名
  password="11112222",  # 密码
  charset="utf8", # 字符集
  db="test"  # 数据库
)
cur = connection.cursor() # 建立游标
# 待执行SQL语句
sql="""  
insert into test.Student(s_id, s_name, s_birth, s_sex) values("09","吴越","1998-08-08","男")
"""
# 执行sql语句
cur.execute(sql)

很关键一步，要记得提交，这样最终才会写入数据库：

connection.commit()

执行SQL删除语句

使用完之后记得关闭连接：

connection.close()

使用sqlalchemy

第二种常用的方法是通过sqlalchemy来连接数据库：

连接数据库

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名
# create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")

查询语句1

查询语句2

写入数据

将Pandas中的DataFrame写入新的表testdf中：

show tables;

使用read_sql读取

使用Pandas自带的read_sql函数能够自行读取数据，读取上面创建的数据.

官网：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")
# sql语句
sql4 = "select * from testdf;"
df4 = pd.read_sql(sql4, engine)