使用pandas读取数据库数据,首先需要连接数据库,并使用pandas的read_sql_query函数从数据库中读取数据。以下是一个示例代码: import pandas as pd import sqlite3 # 连接到数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') # 使用pandas读取数据库中的数据 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sq...
host='localhost', database='test_db') 使用pandas读取数据库表 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', cnx) 关闭数据库连接 cnx.close() 进阶用法 1. 参数化查询 为了避免SQL注入攻击,推荐使用参数化查询,Pandas的read_sql方法支持参数传递。 query = "SELECT * FROM table_name WHERE column ...
10.2 read_sql 导入模块 sqlalchemy.create_engine、pandas; 相关连接,如下; import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@ip:端口/库名?charset=utf8') sql = 'mysql语句' df = pd.read_sql(sql,engine) df.head() 谢谢大家 发布...
我们知道,文件的读写操作属于计算机的 IO 操作,Pandas IO 操作提供了一些读取器函数,比如 pd.read_csv()、pd.read_json 等,它们都返回一个 Pandas 对象。 在Pandas 中用于读取文本的函数有两个,分别是: read_csv() 和 read_table() ,它们能够自动地将表格数据转换为 DataFrame 对象。其中 read_csv 的语法...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...
此函数是read_sql_table和read_sql_query(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称将路由到read_sql_table表。特定功能为SQL引擎驱动进行查询获取数据库内的数据。 二、参数说明和代码演示 sql : string or SQLAlchemy ...
# 读取csv df = pd.read_csv('data.csv') type(df) Excel pd.read_excel('filename') pd.to_excel('dir/dataFrame.xlsx', sheet_name='Sheet1') Others(json、SQL、table txt、 html) # Reads from a SQL table/database pd.read_sql(query,connection_object) # From a delimited txt file(lik...
之前都是用pandas直接读xlsx或者csv,现在发现还可以读SQL。 用read_sql 1importpymysql2importpandas as pd34conn = pymysql.connect(host ="localhost",user = username,passwd = password,db = database_name,charset="utf8")5sql_query ='SELECT * FROM database_name.table_name'6df = pd.read_sql(...
Pandas中使用read_csv()函数读取CSV或TXT文件的数据,并将读取的数据转换成一个DataFrame类对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=Tr...
import pandas as pd import pymysql # 创建MySQL连接 conn = pymysql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', database='your_database') #从MySQL数据库中读取数据 query = "SELECT * FROM your_table" df = pd.read_sql(query, conn) # 关闭数据库连接 conn.close...