Pandas 读取 MySql 数据

1. 前言

上节课我们讲述了 Pandas 解析 TXT 文件，CSV 文件以及 Excel 文件数据，主要涉及到了两个函数 read_csv() 函数和 read_excel() 函数，并详细讲解了对应函数中常用的参数设置。

那 MySQL 作为数据记录和处理的常用工具之一，我们如何用 Pandas 进行 MySQL 数据的解析呢？本节课我们首先讲述 PyMySQL 库进行 MySQL 数据库的连接，然后讲述 Pandas 对 MySQLl 数据库的读取。

2. 安装 PyMySQL 库

PyMySQL 库是用于连接 MySQL 服务器的一个库，对应的是 Python3.x 的版本，如果是 Python2 要使用 MySqlDb 库。我们在使用 PyMySQL 之前要确保已经安装了该模块，下面我们介绍一下如何安装 PyMySQL 库。

打开我们的 Anaconda 文件下的 Anaconda Prompt 工具，然后在命令窗口中输入命令行： pip install PyMySQL 接着按回车键，可以看到安装进度，最后显示 Successfully… 表示安装成功：

3. 准备数据文件

首先我们在 Navicate 数据库可视化管理工具中，新建数据库 example ，然后在该数据库中新建数据表 t_file （该表是文件管理数据表），在里面我们已经准备了一些数据：

4. PyMySQL 库的使用

4.1 导入 PyMySQL 库

打开我们的 Notebook 工具，创建新的 Python 工作文件，通过 import pymysql 在程序中导入PyMySQL 库：

4.2 connect() 函数

PyMySQL 库中的函数 connect() 用于连接数据库，返回的对象是一个数据库连接对象，下面我们列举出了该方法常用的参数介绍：

输出解析 ：通过输出结果可以看到，我们使用 connect() 函数，连接 MySQL 数据库，返回的是个 pymysql.connections.Connection 数据库连接对象，通过该对象我们后面可以进行对数据库的操作 。

5. Pandas 解析 MySql 数据

上面我们通过 PyMySQL 库建立了 MySQL 数据库连接对象，接下来我们将通过 Pandas 进行 MySQL 数据的解析。

5.1 read_sql() 函数

该函数主要从数据库中读取数据帧，里面提供了一些参数可以设置，下面列举常用的几个参数：

我们首先通过代码演示这两个参数的设置，读取 example 数据库中的 t_file 数据表数据：

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
# 执行sql操作
sql="select * from t_file"
pd.read_sql(sql,con=db_conn)
# --- 输出结果 ---
	id	directory	fileName	md5	size	time	type
0   1 C:/temp-rainy1	汇报.png	845a500eca6ef877	22507	2020-01-16 10:53:02	png
1   2 C:/temp-rainy2	模板.png	845a500eca6ef877	22507	2020-01-16 10:59:16	png
2   3 C:/temp-rainy3	说明书.docx  5626d69f9f39d65d	235999	2020-01-16 10:59:45	docx
3   4 C:/temp-rainy4	接口及调用说明.rar	459e008250ccb9ca1 391542 2020-01-16 11:02:07 rar
4   5 C:/temp-rainy5	数据说明.pdf	333052beda8773	434439	2020-01-16 13:44:03	pdf

输出解析 ：我们通过 sql 语句设置数据库操作语句，这里我们是查询 t_file 的所有数据，参数 con 中我们传入了 PyMySQL 库创建的 db_con 数据库连接对象。通过输出结果可以看到，查出了 t_file 中的数据内容。

参数 params

该参数用于我们执行 sql 中参数的配置：

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',




    

port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
# 执行sql操作
sql = "select * from t_file where id = %s"
pd.read_sql(sql,con=db_conn,params=[2])
# --- 输出结果 ---
	id	directory	fileName	md5	size	time	type
0	2	C:/temp-rainy2	模板.png	845a500eca6ef877	22507	2020-01-16 10:59:16	png

输出解析：我们 sql 查询语句中设置了 id 的参数条件，在 read_sql() 函数中我们通过 params 参数设置了 id 的条件为 2，因此看到我们的数据结果，正是我们数据库中 id=2 的数据行。

参数 index_col

通过该参数的设置，某一列指定为行索引。

# 导入pandas 和 pymysql 包
import pandas as pd
import pymysql
# 返回一个 Connection 对象
db_conn = pymysql.connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
password='0508',
database='example',
charset='utf8'
# 执行sql操作
sql = "select * from t_file"
pd.read_sql(sql,con=db_conn,index_col="type")
# --- 输出结果 ---
	id	directory	fileName	md5	size	time
png	1	C:/temp-rainy1	汇报.png	845a500eca6ef877	22507	2020-01-16 10:53:02
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pdf	5	C:/temp-rainy5	数据说明.pdf	333052beda8773	434439	2020-01-16 13:44:03

输出解析 ：程序中我们通过设置 index_col=“type” ，指定字段文件的类型 (type) 作为我们数据行的索引，这里可以看到输出结果，最左侧的一列正式我们的 type 数据列，如果不指定 index_col ，默认的行索引是从0开始进行序号递增编排。

3. 小结

以上就是我们通过 Pandas 读取 MySql 数据库数据的基本操作，本节课程我们主要学习了 PyMySQL 库进行数据库连接对象的创建，然后用 Pandas 中的 read_sql() 函数进行数据库数据的解析，以及该函数中几个常用的参数。本节课程的重点如下：