首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python从SQL型数据库读写dataframe型数据

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql...而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。...read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下几个参数: sql: SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql...columns: 要选取的。一般没啥用,因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了 chunksize:如果提供了一个整数值,那么就会返回一个generator,每次输出的行数就是提供的的大小。...to_sql 参见pandas.to_sql函数,主要有以下几个参数: name: 输出的表名 con: 与read_sql中相同 if_exits: 三个模式:fail,若表存在,则不输出;replace

1.8K20

干货 | 利用Python操作mysql数据库

.*** port:3306 user:root 密码:******** 数据库:test 表名:weather_test 字段及数据: 1 read_sql() read_sql(sql,con,index_col...方法是pandas中用来在数据库中执行指定的SQL语句查询或对指定的整张表进行查询,以DataFrame 的类型返回查询结果....coerce_float:将数字形字符串转为float parse_dates:将某列日期型字符串转换为datetime型数据 columns:选择想要保留的 chunksize:每次输出多少行数据...1.首先导入pandassqlalchemy 2.创建连接 3.编写sql代码,执行sql代码,获取返回的 import pandas as pd import sqlalchemy engine...格式 将tuple格式的cds变量转换为list,再通过pandas中的DataFrame()方法,将cds转化为DataFrame格式,并改好列名,赋值给weather变量名 输出weather看一下数据

2.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

一场pandas与SQL的巅峰大战(七)

pandas操作MySQL数据库 这一部分我们来看下pandas直接操作数据库的例子,主要学习read_sql和to_sql的用法。...read_sql 这个函数的作用是,对数据库中的表运行SQL语句,将查询结果以dataframe的格式返回。...另外还有两个read_sql_table,read_sql_query,通常使用read_sql就够了。主要的两个参数是合法的SQL语句和数据库连接。数据链接可以使用SQLAlchemy或者字符串。...#read_sql举例 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql...从效果反馈来看第一篇阅读最高,转载次数最多,在知乎点赞,评论次数也最多,可以说无论是在形式风格上还是在内容启发上都奠定了后续几篇文章的基础。后续文章在内容上更加紧凑,更加深入,也获得了不少的关注。

1.7K20

数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

header:表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的索引,默认为0,即第一行数据作为索引。...names:表示DataFrame类对象的索引列表,当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名;当 names 赋值,header 没被赋值时,那么header会变成...header:表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的索引。 names:表示DataFrame类对象的索引列表。...其中设定的orient取决于JSON文件的形式以及你想要转为dataframe的形式。 'split':将行索引index,索引columns,数据data分开来。...con:表示使用SQLAlchemy连接数据库。 index_col:表示将数据表中的标题作为DataFrame的行索引。。

4K31

Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写

使用SQLAlchemy写入数据到数据库中的步骤如下: 导入SQLAlchemy模块的create_engine()函数和pandas()函数 创建引擎,其中传入的字符串格式为:数据库类型+Python...连接mysql的库名://用户名:密码@IP地址:端口号/数据库名 使用Pandas下的io.sql模块下的to_sql()函数将DataFrame对象中的数据保存到数据库中 使用Pandas模块中的...read_sql()函数读取数据库中的记录,并保存到DataFrame对象中 前置环境 pip3 install sqlalchemy pip3 install pymysql 基础操作 1、打开...MySQL服务 2、创建【mytest】数据库 3、创建【user】表 示例: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine #...下标是1】添加 df.insert(1, "sex", "女") print(df) # 在最后添加 df["introduce"] = "巾帼" print(df) # 删除某行 df = df.drop

75630

Python连接数据库,SQL语句查询这样操作!

当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的,使用list提供) # 方法三:使用pd.read_sql_table 主要参数如下所示pd.read_sql(table, #表名称con, #sqlalchemy...连接引擎/或者连接名称index_col = None, #将被用作索引的名称columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的,使用list提供)# 从以上方法可看出,read_sql...()方法已经打包了read_sql_table() 与 read_sql_query()的所有功能,推荐直接使用read_sql()方法 pd.read_sql()方法读取数据文件 import pandas...# read_sql()方法sql参数使用表名称from sqlalchemy import create_engineimport pandas as pdeng = create_engine("mysql..., 综上所述,在pandas框架下使用create_engine 加read_sql()方法,读取数据库文件,代码简洁,易懂,返回的是据框;此方法可避免了数据库连接工具与python间的切换时间,有利于提高工作效率

3.2K31

Pandas 基础

Pandas 简介 ? Pandas Pandas 库基于 NumPy 构建,为 Python 编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。 ?...Pandas 使用以下约定导入 Pandas import pandas as pd 帮助 help(pd.Series.loc) Pandas 数据结构 序列(Series) 能够保存任何数据类型的一维标记数组...dtype: int64 数据框(DataFrame) 不同类型的二维标记数据结构,类似 Excel 表格 上面一行为列名 左侧一为索引 - 姓 名 民族 姓别 年龄 1 贾 小武 汉 男 3 2...的子集 df[1:] 选择,布尔索引 & 设置 位置 按行和选择单个 df.iloc[[0], [1]] df.iat[0, 1] '小武' 标签 按行和标签选择单个 df.loc[0, '姓...', 'viper', 'sidewinder'], dtype='object') 描述 DataFrame 信息 df.columns Index(['max_speed', 'shield'],

86060

Pandas库常用方法、函数集合

nunique:计算分组中唯一的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod:计算分组的累积和、最小、最大、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失的行或 fillna...rename: 对或行进行重命名 drop: 删除指定的或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图...pandas.DataFrame.plot.barh:绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box:绘制箱线图 pandas.DataFrame.plot.density:绘制核密度估计图...pandas.DataFrame.plot.hexbin:绘制六边形分箱图 pandas.DataFrame.plot.hist:绘制直方图 pandas.DataFrame.plot.line:绘制线型图...pandas.DataFrame.plot.pie:绘制饼图 pandas.DataFrame.plot.scatter:绘制散点图 pandas.plotting.andrews_curves:绘制安德鲁曲线

25210

【呕心总结】python如何与mysql实现交互及常用sql语句

2、在 python 脚本中,我采用 pymysql 和 sqlalchemy 这两个库与 mysql 建立连接,用 pandas 来处理数据。...", conn_eng, if_exists='append',index=False) 表格类数据,我用的是 pandasdataframe 结构。...情境B:python 脚本想从 mysql 拿到数据 如果已经存在某个表格,想要向该表格提交某条指令,需返回数据,我用的是 pandasread_sql () ,返回的数据类型是 pandasdataframe...的 read_sql() 方法拿到 dataframe 结构的数据 question_ids = pd.read_sql(sql_search,conn) # 关闭连接 conn.close() 情境...的属性包括:类型,最大长度,是否为空,默认,是否重复,是否为索引。通常,直接通过 pandas 的 pd.io.sql.to_sql() 一次性创建表格并保存数据时,的默认属性并不合需求。

2.9K20

手把手教你搭建一个Python连接数据库快速取数工具

Pandas是基于NumPy开发,为了解决数据分析任务的模块。Pandas 引入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数。...pandas调用数据库主要有read_sql_table,read_sql_query,read_sql三种方式。 本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用。...1:pd.read_sql_query() 读取自定义数据,返还DataFrame格式,通过SQL查询脚本包括增删改查。...、UPDATE操作没有返回(但是会在数据库中执行),程序会抛出SourceCodeCloseError,并终止程序。...2:pd.read_sql_table() 读取数据库中的表,返还DataFrame格式(通过表名) import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,

1.1K10

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

字符串列的 itemsize 是在第一次追加时传递给HDFStore的数据的长度的最大。后续的追加可能会引入一个比能容纳的更大的字符串,将引发异常(否则可能会对这些进行静默截断,导致信息丢失)。...Columns: [index, Date, Col_1, Col_2, Col_3] Index: [] 您可以将 SQLAlchemy 表达式与传递给 read_sql() 的参数结合使用 sqlalchemy.bindparam...原始可以与导入的分类数据匹配,因为原始Stata数据与导入的Categorical变量的类别代码之间存在简单的映射:缺失分配代码-1,最小的原始分配0,第二小的分配1,依此类推,直到最大的原始分配代码...SAS 文件只包含两种类型:ASCII 文本和浮点(通常为 8 字节,但有时截断)。对于 xport 文件,没有自动将类型转换为整数、日期或分类变量。...默认情况下,整个文件读取,分类转换为pd.Categorical,并返回一个包含所有DataFrame。 指定usecols参数以获取的子集。

14500

手把手教你搭建一个 Python 连接数据库,快速取数工具

是基于 NumPy 开发,为了解决数据分析任务的模块,Pandas 引入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数 pandas 调用数据库主要有 read_sql_table...,read_sql_query,read_sql 三种方式 本文主要介绍一下 Pandas 中 read_sql_query 方法的使用 1:pd.read_sql_query() 读取自定义数据,...返还DataFrame格式,通过SQL查询脚本包括增删改查。...、UPDATE操作没有返回(但是会在数据库中执行),程序会抛出SourceCodeCloseError,并终止程序。...2:pd.read_sql_table() 读取数据库中的表,返还DataFrame格式(通过表名) import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,

1.4K30

微博热搜数据探索与处理

3.1 pandas+sqlalchemy读取数据 我们采用的是pandas+sqlalchemy进行数据的存储读取等操作,原因嘛,对比其他的这个方法最快,最简单(上篇文章已经说过了),读取出来的数据就是...dataframe格式,还可以在读取过程进行数据格式化,优秀。...读取数据: # 调用pandasread_sql 、读取数据 from sqlalchemy import create_engine # 利用sqlalchemy的create_engine创建一个数据库连接引擎...数据有82869行,4 # 查看数据规模 多少行 多少列 pd_read_sql.shape # ---输出--- # (82869, 4) 没有空,we_title是字符串类型,web_hot_time...# 查看数据表中数据类型的的数据分布情况 ''' count:数量统计,非空数量 mean:均值 std:标准差 min:最小 25%:四分之一分位数 50%:

75210

pycharm与mysql连接错误系统_pycharm怎么使用anaconda环境

如果想要同时取回列名, 并且想让取回的数据具有更好的结构化, 可以使用 pandas 库的 read_sql 函数来读取检索结果: import pymysql # 封装为函数 def conn2mysql...(sql): # 函数的参数为一个字符串类型的 SQL 语句,返回为一个 DataFrame 对象 from pandas import read_sql # 连接本机上的MySQL服务器中的'sakila...# 选择某一作为pandas对象的index coerce_float=True # 将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates=None # 将数据表中datetime类型的读取为...基本不会用到, 因为我们在sql命令里面就可以指定需要取回的. chunksize # 对于取回大批量数据时有用....如果提供了一个整数值,那么就会返回一个generator,每次输出的行数就等于你指定的该参数的. pymysql.connect()参数介绍: host=None,# 要连接的主机地址, 本机上的 MySQL

56630

pandas读取数据(1)

1、文本格式数据读写 将表格型数据读取为DataFramepandas的重要特性,下表总结了实现该功能的部分函数。...文件中读取所有表格数据 read_json 从JSON字符串中读取数据 read_sql 将SQL查询结果读取为pandasDataFrame read_stata 读取Stata格式的数据集 read_feather...通常情况下,缺失要么不显示(空字符串),要么用一些标识pandas常见的标识有:NA和NULL。...可以指定行和的标签是否写入,为True或False;columns可以根据指定的的顺序传入。...可以为单列,也可以为多 (5)skiprows:跳过前n行 (6)na_values:指定缺失标识 (7)nrows:读取前n行 pandas输出文本文件(txt),常用参数有: (1)sep:指定分隔符

2.3K20
领券