《Python × 数据库实战：从数据读取到统计分析的完整流程解析》

《Python × 数据库实战：从数据读取到统计分析的完整流程解析》

一、引言：数据的价值，从连接开始

在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策的核心资源。无论是电商订单、用户行为，还是传感器采集的实时数据，背后都离不开数据库的支撑。而 Python，作为一门简洁高效的编程语言，在数据处理领域拥有无可替代的地位。

本文将带你从零构建一个 Python 程序，连接数据库、读取数据，并进行统计分析。我们将结合真实场景，逐步展开数据读取、清洗、分析与可视化的完整流程，并分享实战中的最佳实践与经验教训。

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二、项目目标与技术选型

我们将构建一个程序，完成以下任务：

• 连接 SQLite 数据库（可扩展为 MySQL、PostgreSQL）
• 读取订单数据表
• 统计分析订单数量、总金额、客户分布等指标
• 可视化结果（使用 matplotlib 或 seaborn）

技术选型：

• 数据库：SQLite（轻量、易部署）
• 数据处理：Pandas
• 可视化：Matplotlib / Seaborn
• 编程语言：Python 3.10+

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三、数据库准备：构建数据源

我们使用 SQLite 创建一个订单表，模拟电商平台的订单数据。

1. 创建数据库与表结构

import sqlite3

def create_database():
    conn = sqlite3.connect("orders.db")
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        customer TEXT NOT NULL,
        amount REAL NOT NULL,
        category TEXT NOT NULL,
        created_at TEXT NOT NULL
    )
    """)

    conn.commit()
    conn.close()

2. 插入模拟数据

from datetime import datetime
import random

def insert_mock_data():
    conn = sqlite3.connect("orders.db")
    cursor = conn.cursor()

    customers = ["Alice", "Bob", "Charlie", "Diana"]
    categories = ["Electronics", "Books", "Clothing", "Stationery"]

    for _ in range(100):
        customer = random