Python pandas連線mysql資料庫

首先安裝包

pip install pandas

pip install sqlalchemy

pip install pymysql

初始化資料庫連線：

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine
# 初始化資料庫連線
# 按實際情況依次填寫mysql的使用者名稱、密碼、ip位址、埠、資料庫名
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:12345678@localhost:3306/testdb')
# 如果覺得上方**不夠優雅也可以按下面的格式填寫
# engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}".format('root', '12345678', 'localhost', '3306', 'testdb'))

# mysql匯入dataframe

# 填寫自己所需的sql語句，可以是複雜的查詢語句
sql_query = 'select * from product;'
# 使用pandas的read_sql_query函式執行sql語句，並存入dataframe
df_read = pd.read_sql_query(sql_query, engine)
print(df_read)

# dataframe寫入mysql

# 新建dataframe
df_write = pd.dataframe()
# 將df儲存為mysql中的表，不儲存index列
df_write.to_sql('testdf', engine, index=false)

# 執行sql

# cur = engine.execute(
#     "insert into hosts (host, color_id) values ('1.1.1.22', 3)"
# ) 
# 新插入行自增id
# cur.lastrowid
# 執行sql
# cur = engine.execute(
#     "insert into hosts (host, color_id) values(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# ) 
# 執行sql
# cur = engine.execute(
#     "insert into hosts (host, color_id) values (%(host)s, %(color_id)s)",
#     host='1.1.1.99', color_id=3
# ) 
# 執行sql
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 獲取第一行資料
# cur.fetchone()
# 獲取第n行資料
# cur.fetchmany(3)
# 獲取所有資料
# cur.fetchall()

通過python pandas 連線gbase8a

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