数据分析入门之python读写不同数据源的数据

1、读写数据库数据

1.1、数据库链接设置

• pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外，还需要使用SQLAlchemy库建立对应的数据库连接。SQLAlchemy配合相应数据库的Python连接工具（例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库），使用create_engine函数，建立一个数据库连接。

• creat_engine中填入的是一个连接字符串。在使用Python的SQLAlchemy时，MySQL和Oracle数据库连接字符串的格式如下：

数据库产品名+连接工具名：//用户名:密码@数据库IP地址:数据库端口号/数据库名称？charset = 数据库数据编码

数据库参数如图所示：

链接本地数据库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engin = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8')

参数说明：

参数	说明
mysql+pymysql	mysql数据库+链接数据库工具
root	用户名
123456	自定义密码
127.0.0.1	本地主机，也可以用localhost
test	存放数据的文件
charset=utf8	设置编码方式为utf-8

查看链接状况：

数据库链接成功！！！

提示： 如果没有连接成功，检查一下是否安装了pymysql这个工具，可以使用pip install pymysql 安装。

1.2、数据库数据读取

1.2.1、read_sql_table

• 只能够读取数据库的某一个表格，不能实现查询的操作。
• pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None)

pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con=engin)

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