導讀:建站知識建站知識Python中有許多流行的數據操作庫，其中pandas是最廣泛使用的之一。它不僅提供了高效的數據結構，還可以輕松連接各種數據源，包括關系型數據庫。在本文中，我們百度seo網站優化網站建設。

Python中有許多流行的數據操作庫，其中pandas是最廣泛使用的之一。它不僅提供了高效的數據結構，還可以輕松連接各種數據源，包括關系型數據庫。在本文中，我們將探討如何使用pandas來連接和操作MySQL數據庫。 安裝pandas和mysql-connector-python 在開始之前，確保安裝了pandas和mysql-connector-python這兩個庫。可以通過以下命令在終端中進行安裝： pip install pandas mysql-connector-python 連接MySQL數據 […]

Python中有許多流行的數據操作庫，其中pandas是最廣泛使用的之一。它不僅提供了高效的數據結構，還可以輕松連接各種數據源，包括關系型數據庫。在本文中，我們將探討如何使用pandas來連接和操作MySQL數據庫。

安裝pandas和mysql-connector-python

在開始之前，確保安裝了pandas和mysql-connector-python這兩個庫。可以通過以下命令在終端中進行安裝：

pip install pa企業網站建設ndas mysql-connector-python

連接MySQL數據庫

要連接MySQL數據庫，需要提供以下信息：

• 主機名或IP地址
• 端口號
• 用戶名
• 密碼
• 數據庫名稱

使用mysql.connector庫連接MySQL數據庫，示例代碼如下：

import mysql.connector # 創建連接對象 mydb = mysql.connector.connect( host="localhoseo網站排名優化軟件st", user="root", password="password", database="mydatabase" ) print(mydb)

使用pandas讀取MySQL表格

使用pandas.read_sql()方法可以從MySQL數據庫中讀取表格并返回一個DataFrame對象。示例代碼如下：

import pandas as pd import mysql.connector # 創建連接對象 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="password", database="mydatabase" ) # 使用pandas讀取表格 df = pd.read_sql("SELECT * FROM customers", con=mydb) print(df.head())

上面的代碼將從"mydatabase"數據庫中的"seo網站優化customers"表中讀取所有行，并將它們存儲在名為df的DataFrame對象中。可以通過調用.head()方法查看前幾行數據。

使用pandas向MySQL表格寫入數據

使用.to_sql()方法可以將pandas中的DataFrame對象寫入MySQL數據庫表格。示例代碼如下：

import pandas as pd import mysql.connector # 創建連接對象 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="password", database="mydatabase" ) # 創建DataFrame對象 df = pd.DataFrame({ "name": ["John", "Peter", "Amy"], "age": [31, 32, 28], "city": ["New York", "Paris", "London"] }) # 將DataFrame對象寫入table_name表格 df.to_sql(name="table_name", con=mydb, if_exists="replace")

關鍵詞標簽: 操作 標簽 SQL