本篇文章给大家谈谈pandas读取mysql：如何从mysql数据库导入dataframe，以及pandas导入数据集对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
文章目录：
- 1、快乐学Python,DataFrame的基本操作
- 2、如何用pandas分析mysql中的数据
- 3、pandas——Dataframe的多种创建方式
- 4、给Pandas找个搭子,用SQL玩转Dataframe!
- 5、pandas操作mysql
快乐学Python,DataFrame的基本操作
操作DataFrame时，可以添加行或列，删除指定的行或列。例如，添加一行数据可以用`df.append（）`，添加列则根据需要赋值。删除行或列则用`drop（）`方法，如`df.drop（考核结果， axis=1）`删除一列。查看和修改单个单元格是通过loc属性，如`df.loc[小亮， 籍贯] = 广西`。
如何用pandas分析mysql中的数据
1、包导入与连接建立： 导入pandas和pymysql库，这将作为我们与MySQL服务器的桥梁。使用pymysql的connect函数，提供数据库的相关信息，如主机名、用户名、密码和数据库名，建立连接。 数据查询与读取： 在pandas中，我们使用read_sql_query函数，结合SQL语句来指定要读取的表。
2、首先，需要Pandas及MySQL连接库，如pymysql。通过连接MySQL数据库，可以查看数据库表中的数据。如《MySQL经典50题》中的某表数据。使用pymysql库连接数据库，需使用connect（）方法并传入数据库、用户名、密码等参数。连接后调用cursor（）方法获取游标。使用游标SQL查询语句，如SELECT语句。
3、基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。
4、Pandas 修改行使用 loc、iloc 方法。如 loc 方法修改数据框 data 的 地区 为 天津2，iloc 方法修改第1行第0列的值为 广东2。MySQL 修改行使用 update 命令（如 update city t 地区=天津2 where 地区=天津）进行更新。
5、在Python程序中，我们可以使用pandas库来读取MySQL数据表。import pandas as pd cursor = conn.cursor（）cursor.execute（SELECT * FROM table1）df1 = pd.DataFrame（cursor.fetchall（）以上代码中，我们用SELECT语句从table1表中读取全部数据并保存到DataFrame对象df1中。
6、解决方法 一般来说上面这个问题都是因为mysql数据库版本所导致的，如果确定语句没有错误的话就要更新版本或者将语句的结束符改成别的符号，只要能够让mysql数据库编译器解析到end就可以了。
pandas——Dataframe的多种创建方式
1、创建Dataframe的方法多种多样。首先，尝试使用字典构造，但需要注意的是，如果所有值都是标量，必须提供索引值，否则会引发错误，如ValueError： If using all scalar values， you must pass an index。
2、通过字典创建DataFrame：将字典的key作为列名，元素作为列放入DataFrame中。 通过列表创建DataFrame：将列表中的元素按照顺序放入DataFrame中。创建时，可以指定行索引和列索引。以下是具体的创建方法及注意事项：1 通过由列表构成的字典：列表的元素个数应当相同，否则会报错。
3、创建方法 创建空DataFrame直接创建一个空的DataFrame，虽然输出为空，但类型显示为DataFrame。 填充NaN值通过设置值为NaN，可以创建包含缺失数据的DataFrame。手动创建逐列构建DataFrame，将数据以列表的形式组织。1 读取本地文件包括CSV、Excel、ON和TXT文件，如成都美食CSV数据和ON数据的导入。
4、DataFrame是Pandas库中的重要数据结构，类似于Excel的二维表格，由有序的列构成，每列可以包含不同类型的值。DataFrame具有行索引和列索引，支持多种创建方式。DataFrame的创建方法 对于小规模数据，可以使用等长列表或Numpy数组创建，它们会自动添加行和列索引，可通过index和columns属性设置索引值。
给Pandas找个搭子,用SQL玩转Dataframe!
1、本文旨在为Pandas寻找一位搭档，在适合使用SQL的地方，我们使用SQL；在适合使用原生查询的地方，我们则使用原生查询。这位搭档会是谁呢？本文强调的是，对于有SQL基础的人来说，使用SQL来完成某些dataframe的查询会更加简洁直观。然而，并非所有情况下都可以用SQL来替代dataframe的操作。两种方式各有优缺点。
2、除了pandas的query，还有pandasql尝试提供SQL查询功能，但因版本问题可能带来困扰。这时，DuckDB登场，它作为Pandas的高效补充，使用SQL作为主要语言，并与DataFrame库紧密集成。DuckDB后，我们可以通过其简洁的接口，直接对DataFrame进行SQL查询，无需繁琐的绑定过程。
3、DataFrame的to_sql方法是其众多实用功能中的一项，它允许我们将DataFrame数据直接写入SQL数据库，极大地简化了数据操作和数据库集成。利用to_sql，我们可以快速将Pandas的数据结构与数据库无缝对接，提升数据分析和存储的效率。接下来，我们将深入探讨如何有效利用DataFrame的to_sql方法实现数据的数据库操作。
4、在查询特定列时，pandas通过中括号或loc选择列，SQL则直接写列名。如查看特定列去重，pandas的unique和SQL的DISTINCT都可实现，同时关注计数或去重数量的计算方法。（展示）通过uid为特定值的查询，pandas使用布尔索引，SQL用WHERE子句。
5、创建好的DataFrame，我们可以通过以下方法使用它： 通过index属性查看行索引，columns属性查看列索引，values属性查看值。 通过T属性实现转置。 通过列索引获取特定数据，返回一个Series。 增加列数据。 删除特定的列。以上就是DataFrame的基本用法，希望大家能够有效地利用它。
pandas操作mysql
Pandas 修改行使用 loc、iloc 方法。如 loc 方法修改数据框 data 的 地区 为 天津2，iloc 方法修改第1行第0列的值为 广东2。MySQL 修改行使用 update 命令（如 update city t 地区=天津2 where 地区=天津）进行更新。
首先，需要Pandas及MySQL连接库，如pymysql。通过连接MySQL数据库，可以查看数据库表中的数据。如《MySQL经典50题》中的某表数据。使用pymysql库连接数据库，需使用connect（）方法并传入数据库、用户名、密码等参数。连接后调用cursor（）方法获取游标。使用游标SQL查询语句，如SELECT语句。
包导入与连接建立： 导入pandas和pymysql库，这将作为我们与MySQL服务器的桥梁。使用pymysql的connect函数，提供数据库的相关信息，如主机名、用户名、密码和数据库名，建立连接。 数据查询与读取： 在pandas中，我们使用read_sql_query函数，结合SQL语句来指定要读取的表。
在使用tushare将数据存入MySQL时，可能会遇到文本字段错误问题，具体错误信息为：不支持BLOB/TEXT作为主键和索引。若原程序没有处理这个问题，可以尝试修改代码如下：首先，需要明确指出错误原因在于默认情况下，pandas.DataFrame.to_sql函数对TEXT类型处理不当。
关于pandas读取mysql：如何从mysql数据库导入dataframe到此分享完毕，希望能帮助到您。
