Pandas操作mysql数据库

公司中有时候我们的需求是操作mysql数据库中的数据，如果我们能用pandas直接操作mysql的话，就比较方便了
因此在这里给大家分享一下，pandas对mysql数据库的读写操作：
pandas读取mysql数据库：

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# 导入必要模块 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine   # 初始化数据库连接，使用pymysql模块 # MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/pandas')   # 查询语句，选出employee表中的所有数据 sql = '''       select * from mydf;       '''   # read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接 df = pd.read_sql_query(sql, engine)   # 输出employee表的查询结果 print(df)

pandas写入数据到mysql：

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# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列 df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[12,34,56,89]})   # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列 df.to_sql('mydf', engine, index= False)   print('Read from and write to Mysql table successfully!')

pandas读取csv数据到mysql中：

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# 读取本地CSV文件 df = pd.read_csv("lianjia.csv", sep=',') # # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列 df.to_sql('mydata', engine, index= False)