Pandas轻松读取数据库数据，数据处理无压力(pandas读数据库)

Pandas是Python中一种快速、易用、灵活且高效的开源数据分析库。它的数据结构设计适用于各种类型的数据操作，包括SQL数据库数据。本文将介绍Pandas如何读取数据库数据，并利用其强大的数据处理能力实现数据操作。

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1.加载数据库数据

Pandas提供了多种方式来加载数据库数据，包括直接从数据库读取数据、从SQL语句中查询数据以及从数据库表中读取数据。这里我们将介绍一种从数据库表中读取数据的方法。

我们需要安装Python的数据库驱动程序，这里以MySQL为例。在Python中，有一个MySQL-Python驱动程序可以实现Python与MySQL的交互，我们可以在命令行中使用以下命令进行安装：

“`python

!pip install mysql-connector-python

“`

接着，我们需要连接到MySQL数据库。在Pandas中，我们可以使用read_sql()方法实现从MySQL数据库中读取数据到DataFrame中。其基本语法如下：

“`python

import mysql.connector

import pandas as pd

#连接数据库

cnx = mysql.connector.connect(user=’username’, password=’password’,

host=’hostname’,

database=’databasename’)

# 使用pandas读取数据

data = pd.read_sql(‘SELECT * FROM tablename’, con=cnx)

# 关闭连接

cnx.close()

“`

这里需要根据MySQL数据库的实际情况填写用户名、密码、主机名（或IP地址）以及数据库名、表名等信息，最终会将数据读取到DataFrame的data变量中。

2.数据操作

当我们读取到数据后，就可以使用Pandas强大的数据操作功能来对数据进行处理，包括数据清洗、转换、合并、分组、筛选等操作。下面我们将介绍一些基本的操作方法。

2.1 数据清洗

在读取到数据后，我们通常需要对数据进行清洗，以便于后续的数据处理。在Pandas中，我们可以使用dropna()方法来删除掉数据集中的缺失数据。

“`python

# 删除存在缺失值的行

data.dropna(inplace=True)

“`

2.2 数据转换

我们常常需要将数据进行转换，以方便后续的分析和处理。在Pandas中，我们可以使用apply()方法来对数据进行转换，其基本语法如下：

“`python

# 将DataFrame的一列进行转换

data[‘column_name’] = data[‘column_name’].apply(function_name)

“`

这里的function_name是指我们自己定义的一个函数，可以对该列中的每一个元素进行操作。例如，我们可以将该列中的数值增加10：

“`python

# 该列元素增加10

data[‘column_name’] = data[‘column_name’].apply(lambda x: x+10)

“`

2.3 数据合并

当我们需要将不同的数据进行合并时，我们可以使用merge()方法。其基本语法如下：

“`python

# 将两个DataFrame按照一个或多个键进行合并

merged = pd.merge(data1, data2, on=’key’)

“`

这里的on参数是指合并的关键字，其它常用参数还有how、left_on、right_on等。通过合并操作，我们可以将多个数据源中的数据合并到一个DataFrame中，方便我们进行统一的数据处理。

2.4 数据分组

我们常常需要根据某些特定的特征将数据进行分类和分组，以便更好地理解和分析数据。在Pandas中，我们可以使用groupby()方法来实现数据分组。其基本语法如下：

“`python

# 按照指定的列进行分组

grouped = data.groupby(‘column_name’)

“`

这里的column_name是指我们要根据哪一列对数据进行分组，其它常用参数还有agg、apply、transform等。

2.5 数据筛选

在进行数据分析时，我们通常需要根据某些条件对数据进行筛选和过滤，以便得到我们需要的数据集。在Pandas中，我们可以使用Boolean indexing功能实现数据筛选。其基本语法如下：

“`python

# 根据条件筛选数据

selected = data[data[‘column_name’] > 10]

“`

这里的column_name是指某一列的名称，其它常用条件还有大于、小于、等于、区间等。

3.结语

Pandas强大的数据分析和处理能力，使得我们能够简洁、高效地对数据进行操作和处理。在本文中，我们介绍了从MySQL数据库中读取数据到Pandas DataFrame中的方法，并对数据进行了实用的操作，包括数据清洗、转换、合并、分组和筛选等。相信读者通过本文的学习，对Pandas的数据操作能力有了更深入的了解，能够在自己的项目中更加灵活、高效地应用Pandas进行数据分析和处理。

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• python pandas 打开excel很慢？

python pandas 打开excel很慢？

你在服务器上百直接查询，只是读取一次数据到内存中。

你现度在的代码，首先要从数据库读出，然后要写入df，df可以看做一个内存知数据道库，写入需要做一些相关的处理，例如索引之版类的。

然后又要从df读出，再写入excel,这个步骤是权写入磁盘，也是花费时间最多的。

可以使用其他读取excel库试试，或是转存成其他格式看看，文档共享我可以帮试试

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