Python连接mysql数据库

在Ubuntu 16.04环境下,使用Python3.9和pymysql、sqlalchemy、pandas库,可以创建数据库引擎连接,并通过SQL查询将数据加载到DataFrame中,便于进行数据分析和处理。

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需求:数据存储在mysql数据库中,使用Python读取数据为DataFrame结构,并处理数据

环境:ubuntu16.04、mysl5.7、python3.9(安装pymysql、sqlalchemy、pandas库)

  1. 导入数据
import sqlalchemy
import pandas as pd
  1. 创建一个连接引擎
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://root:your_password@127.0.0.1:3306/database_name?charset=utf8")

create_engine参数说明: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)

  1. 将sql查询命令结果存储到DataFrame中
sql_query = "SELECT * FROM amazon"
df = pd.read_sql(sql=sql_query, con=engine)
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