Python *** 作Mysql数据库入门——数据导入pandas（数据分析准备）

概述环境Python3.XIDE:juyternotebook使用Python连接数据库importMySQLdbimportpandasaspd#使用python连接数据库conn=MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',#本地地址user='root',#一般默认用户名passwd='********',#本地数据库登录密码（这里用你自己的密码！！！）

环境

Python 3.X

IDE : juyter notebook

使用Python连接数据库 import MysqLdb import pandas as pd #使用python连接数据库 conn =
MysqLdb. connect( host = '127.0.0.1', #本地地址 user = 'root', #一般默认用户名 passwd =
'********', #本地数据库登录密码（这里用你自己的密码！！！） db = 'test', #数据库名称（这里用你自己的数据库名称！！！） port
= 3306, #安装MysqL默认的端口号 charset = 'utf8' #设置数据库统一编码 ) sql = ' SELECT *
FROM`tdb_goods`;' df = pd.read_sql(sql,conn) 导入表中所有数据并查看前五行 sql = ' SELECT *
FROM`tdb_goods`;' df = pd.read_sql(sql,conn) df.head()


选你所想

一般来说，学sql增删查改基础中，查用的比较多，接下来我们简单使用一些SQL查询

查找cate_ID=3的记录：

sql1 = ' SELECT * FROM`tdb_goods`WHERE`cate_ID` = 3;' df1 =
pd.read_sql(sql1,conn) df1


查找价格大于5000的商品，注意这里默认按照goods_ID排序的：

sql2 = ' SELECT * FROM`tdb_goods`WHERE`goods_price` > 5000;' df2 =
pd.read_sql(sql2,conn) df2


加上ORDER BY `goods_prices`之后，就是按照价格升序排列：

sql2 = ' SELECT * FROM`tdb_goods`WHERE`goods_price` >
5000ORDERBY`goods_price;'df2 = pd.read_sql(sql2,conn)df2


sql默认的是按照升序排列，如果想按照降序排列，可以这样写：

sql2 = ' SELECT * FROM`tdb_goods`WHERE`goods_price` >
5000ORDERBY`goods_price`DESC;' df2 = pd.read_sql(sql2,conn) df2


查找所有的平板电脑：

sql3 = ' SELECT * FROM`tdb_goods`WHERE`goods_name`like"%平板电脑%";' df3 =
pd.read_sql(sql3,conn) df3


将数据库文件导出成csv df.to_csv('E:\goods_info.csv', enCoding = 'utf-8', index = False)


可以看到，数据成功导出成csv了~

最后养成好习惯，断开与数据库的连接：

conn. close()

我们再次查询，发现报错了，说明确实已经断开了连接：


如果运行代码报错，很可能是你的 **数据库名和数据库登录密码没有修改** ~


总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python *** 作Mysql数据库入门——数据导入pandas（数据分析准备）全部内容，希望文章能够帮你解决Python *** 作Mysql数据库入门——数据导入pandas（数据分析准备）所遇到的程序开发问题。

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