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公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

本文介绍的是如何使用Pandas来操作MySQL数据库。主要是包含查询MySQL中的数据，以及往数据库中写入数据。

先安装两个库：

• pymysql
• sqlalchemy

python pip install pymysql pip install sqlalchemy

本地数据库

查看一个本地数据库中某个表的数据。这份数据是《MySQL经典50题》的一个表之一：

部分习题答案：

```sql mysql -u root -p -- 安装mysql，进入数据库输入暗文密码

show databases; -- 显示全部数据库 use test; -- 使用某个数据库 show tables; -- 查看数据库下的全部表 select * from Student; -- 查看某个表的全部内容 ```

操作MySQL

连接MySQL

以pymysql模块为例，讲解如何连接数据库。

In [1]：

``` import pandas as pd

import pymysql from sqlalchemy import create_engine ```

In [2]:

```python connection = pymysql.connect( host='127.0.0.1', # 本机ip地址 port=3306, # mysql默认端口号 user="root", # 用户名 password="password", # 密码 charset="utf8", # 字符集 db="test" # 数据库 )

cur = connection.cursor() # 建立游标 cur ```

Out[2]:

<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>

connect()方法常用的参数：

| connect() 常用参数 | 说明 | | ------------------ | ------ | | host | 主机ip | | user | 用户名 | | password | 密码 | | database | 数据库 | | port | 端口号 | | charset | 字符集 |

调用 cursor() 方法即可返回一个新的游标对象，在连接没有关闭之前，游标对象可以反复使用

执行sql查询语句

In [3]:

```python sql=""" # 待执行的sql语句 select * from Student; """

执行sql语句

cur.execute(sql)
```

Out[3]:

8

In [4]:

cur

结果表明是个游标对象：

Out[4]:

<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>

In [5]:

cur.description

主要返回游标的属性信息，官网的描述为：

Out[5]:

(('s_id', 253, None, 20, 20, 0, False), ('s_name', 253, None, 20, 20, 0, True), ('s_birth', 253, None, 20, 20, 0, True), ('s_sex', 253, None, 20, 20, 0, True))

In [6]:

```python

列名

columns = [col[0] for col in cur.description] columns ```

Out[6]:

['s_id', 's_name', 's_birth', 's_sex']

游标使用

下图显示的是如何取出一条或者多条数据（按照顺序查询）

通过游标获取全部的数据：

fetch相关的函数都是获取结果集中剩下的数据，多次调用的时候只会从剩余数据中查询：

当第二次调用的时候结果就是空集。

通过游标获取查询的结果集的特点：

1. 可以获取1条、多条和全部数据
2. 在获取数据的时候是按照顺序读取的
3. fetchall函数返回剩下的所有行
4. 如果是末尾，则返回空元组；
5. 否则返回一个元组，其元素是每一行的记录封装的一个元组

转成DataFrame

```python

列名

columns = [col[0] for col in cur.description]

数据集合

data = [] for i in cur.fetchall(): data.append(i)

df = pd.DataFrame(data,columns=columns) ```

保存成CSV数据

SQL插入数据

往MySQL数据库中插入数据：

```python import pandas as pd

import pymysql from sqlalchemy import create_engine

connection = pymysql.connect( host='127.0.0.1', # 本机ip地址 port=3306, # mysql默认端口号 user="root", # 用户名 password="11112222", # 密码 charset="utf8", # 字符集 db="test" # 数据库 )

cur = connection.cursor() # 建立游标

待执行SQL语句

sql="""
insert into test.Student(s_id, s_name, s_birth, s_sex) values("09","吴越","1998-08-08","男") """

执行sql语句

cur.execute(sql)
```

很关键一步，要记得提交，这样最终才会写入数据库：

python connection.commit()

执行SQL删除语句

使用完之后记得关闭连接：

python connection.close()

使用sqlalchemy

第二种常用的方法是通过sqlalchemy来连接数据库：

连接数据库

```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine

依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名

create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test") ```

查询语句1

查询语句2

写入数据

将Pandas中的DataFrame写入新的表testdf中：

python show tables;

使用read_sql读取

使用Pandas自带的read_sql函数能够自行读取数据，读取上面创建的数据.

官网：http://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html

```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine

依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test")

sql语句

sql4 = "select * from testdf;" df4 = pd.read_sql(sql4, engine) ```