pandas第一集

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获取数据

实际工作中数据来源众多,介绍几种常见的

  • 数据库
  • 表格

数据库(此处仅以mysql为例)

也是推荐两种方式

  • pymysql
  • SQLAchemy

pymysql

需要

  • mysql数据库
  • 创建DB test
  • 安装pymysql

创建test语句

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test DEFAULT CHARSET utf8;

创建tbl_name

CREATE TABLE `tbl_name` (
  `ID` int(11) DEFAULT NULL,
  `mSize` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

导入数据

insert into tbl_name values (1,'tiny,small,big');
insert into tbl_name values (2,'small,medium');
insert into tbl_name values (3,'tiny,big');
  • 创建连接
  • 查看test中所有表
  • 查询tbl_name数据
import numpy as np 
import pandas as pd 
import pymysql 
#此处配置请按照实际填写
mysql_config = {'host':'localhost',
                'port':3306,
                'user':'root',
                'password':'1987',
                'database':'test',
                'charset':'utf8'}
conn = pymysql.connect(**mysql_config)
#查看DB test中所有的表
tables  = pd.read_sql('show tables',conn)
print('DB test所有的表:\n',tables)
#查看tbl_name中的数据
df_tbl_name = pd.read_sql('select ID , msize from tbl_name',conn)
print('tbl_name中的数据:\n',df_tbl_name)

其中tbl_name中的数据是下一讲的内容

SQLAchemy

ORM框架,简单理解就是数据库的API

  • mysql数据库
  • 创建DB test
  • 安装pymysql
  • 安装SQLAchemy
import numpy as np 
import pandas as pd 
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1987@localhost:3306/test??charset=utf8",echo=True)
tables = pd.read_sql_query('select * from tbl_name',engine )
  • 报错:AttributeError: ‘Engine’ object has no attribute ‘cursor’

表格

表格主要分为

  • xlsx、xls 等excel表格
  • csv、txt

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