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Pandas是Python編程語(yǔ)言中數(shù)據(jù)分析非常重要的一個(gè)庫(kù)，它能夠幫助我們將數(shù)據(jù)讀取到到內(nèi)存中，并進(jìn)行各種處理和分析。在Python中，與Pandas結(jié)合使用的數(shù)據(jù)庫(kù)非常多，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle等。但是如何將這些數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Pandas中呢？本文將為大家介紹Pandas外部數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入的教程。
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶，將通過(guò)不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：空間域名、虛擬主機(jī)、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、峨山縣網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
一、安裝數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)
在Python中，連接數(shù)據(jù)庫(kù)需要依賴于各種數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)，因此在導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)庫(kù)之前，我們需要安裝相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)。例如連接MySQL需要使用MySQLdb的庫(kù)，連接SQLite需使用sqlite3的庫(kù)，連接PostgreSQL需要使用psycopg2的庫(kù)等等。這里我們以連接SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)為例進(jìn)行講解。
1.1 SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)安裝
Python默認(rèn)支持SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，因此我們不需要額外安裝SQLite3。下面我們需要使用的是sqlite3庫(kù)，可以通過(guò)pip命令進(jìn)行安裝。執(zhí)行以下命令即可：
“`python
pip install sqlite3
“`
檢查sqlite3庫(kù)是否安裝成功：
“`python
import sqlite3
print(sqlite3.version)
print(sqlite3.sqlite_version)
“`
注意，這里的sqlite3是一個(gè)Python庫(kù)，而不是SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)。
1.2 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)安裝
要連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，我們需要安裝MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序MySQLdb。執(zhí)行以下命令即可安裝：
“`python
pip install MySQLdb
“`
1.3 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)安裝
要連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，我們需要安裝psycopg2庫(kù)。執(zhí)行以下命令即可安裝：
“`python
pip install psycopg2
“`
二、連接外部數(shù)據(jù)庫(kù)
2.1 SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)連接
在Python中，連接SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)非常簡(jiǎn)單，只需要使用sqlite3庫(kù)的connect函數(shù)即可。例如：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“test.db”)
“`
其中，test.db是我們需要連接的數(shù)據(jù)庫(kù)名，如果該數(shù)據(jù)庫(kù)不存在，則會(huì)新建一個(gè)test.db。
2.2 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接
和連接SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)類似，連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要先導(dǎo)入MySQLdb庫(kù)，然后使用諸如connect、cursor等函數(shù)進(jìn)行操作。我們需要提供MySQL的地址、賬號(hào)、密碼等信息，例如：
“`python
import MySQLdb
# 連接數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = MySQLdb.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=3306,
user=”root”,
password=”123456″,
db=”testdb”
)
# 獲取游標(biāo)
cur = conn.cursor()
# 執(zhí)行SQL語(yǔ)句
sql_select = “SELECT * FROM tb1”
cur.execute(sql_select)
# 獲取所有結(jié)果集
items = cur.fetchall()
# 輸出結(jié)果集
for item in items:
print(item)
“`
2.3 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接
連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)需要先導(dǎo)入psycopg2庫(kù)，然后使用connect函數(shù)進(jìn)行連接。我們需要提供PostgreSQL的地址、賬號(hào)、密碼等信息，例如：
“`python
import psycopg2
# 連接數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = psycopg2.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=5432,
database=”testdb”,
user=”postgres”,
password=”123456″
)
# 獲取游標(biāo)
cur = conn.cursor()
# 執(zhí)行SQL語(yǔ)句
sql_select = “SELECT * FROM tb1”
cur.execute(sql_select)
# 獲取所有結(jié)果集
items = cur.fetchall()
# 輸出結(jié)果集
for item in items:
print(item)
“`
三、將外部數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Pandas中
連接數(shù)據(jù)庫(kù)成功之后，我們需要將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Pandas中進(jìn)行處理。Pandas庫(kù)提供了read_sql函數(shù)，該函數(shù)可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，并返回一個(gè)DataFrame對(duì)象。以下是一個(gè)從SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)的示例：
“`python
import pandas as pd
import sqlite3
# 連接到SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = sqlite3.connect(‘test.db’)
# 讀取tb1表中的數(shù)據(jù)
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 輸出前5行數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
同樣的，在MySQL和PostgreSQL等其他數(shù)據(jù)庫(kù)中，我們只需要使用對(duì)應(yīng)的連接字符串和SQL語(yǔ)句即可將數(shù)據(jù)讀取到Pandas中，例如：
“`python
import pandas as pd
import MySQLdb
# 連接到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = MySQLdb.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=3306,
user=”root”,
password=”123456″,
db=”testdb”
)
# 讀取tb1表中的數(shù)據(jù)
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 輸出前5行數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
“`python
import pandas as pd
import psycopg2
# 連接到PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = psycopg2.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=5432,
database=”testdb”,
user=”postgres”,
password=”123456″
)
# 讀取tb1表中的數(shù)據(jù)
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 輸出前5行數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
四、
本文介紹了Python Pandas庫(kù)中如何導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的方法，包括安裝數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)、連接外部數(shù)據(jù)庫(kù)以及將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Pandas中。只要按照本文中的方法進(jìn)行操作，即可成功將各種數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL等導(dǎo)入Pandas中進(jìn)行各種處理與分析。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 如何將pandas安裝到idle目錄下
如何將pandas安裝到idle目錄下
一、pandas庫(kù)的安裝
1.打開(kāi)cmd窗口。
（1）點(diǎn)擊開(kāi)始欄，搜索cmd并打開(kāi)。
（2）或者快捷鍵win+R打開(kāi)。
2.找到安裝的Python路徑。
可以通過(guò)右鍵點(diǎn)擊Python快捷鍵，查找文件路徑。（博主電腦并未分盤(pán)，故安裝到了C盤(pán)，這里推薦大家安裝到D盤(pán)或銀喊碧E盤(pán)等路徑。）
3.進(jìn)入文件路徑
在輸入cd+空格+文件路徑，進(jìn)入文件路徑下進(jìn)行安裝。
4.輸入命令pip install pandas執(zhí)行安裝。
**提示：**這里要求pandas的安裝是在pip庫(kù)已經(jīng)安裝好的前提下進(jìn)行的。如果沒(méi)有安裝或無(wú)法確定是否安裝pip庫(kù)，可以查看下文連接確定【pip庫(kù)的安裝與版本檢查】
可以看到，紅色的字中，有runtime超時(shí)提示。
換用了鏡像的安裝命令，成功！
5. 新建test.py文件測(cè)試，確定是否能夠成功引入pandas庫(kù)。
import pandas as pdprint(“Success!”)
二、嘮嘮庫(kù)安裝（敲重點(diǎn)！）
1.安裝方法總結(jié)
不知鋒舉道聰明的你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，這些庫(kù)的安裝是有一定套路的。只要掌握了這些套路，只有你想不到的庫(kù)，沒(méi)有你安不了的庫(kù)。
（1）通用套路：查找文件路徑，使用cmd的cd命令進(jìn)入該路徑；輸入命令pip install +包名即可開(kāi)始安裝。
（2）鏡像套路：查找文件路徑，使用cmd的cd命令進(jìn)入該路徑；輸入命令pip3 install -i
+包滲清名即可開(kāi)始安裝。
如果你是初學(xué)者，記得安裝pycharm，并配置好環(huán)境變量。這樣之后就可以直接在pycharm中安裝庫(kù)了，更為方便簡(jiǎn)潔。
pycharm推薦安裝專業(yè)版的，這樣以后如果想利用pycharm作python的開(kāi)發(fā)，會(huì)更加方便，B站有很多破解方法的視頻（當(dāng)事人表示非常后悔，為什么不早早安裝專業(yè)版）。只是簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)如何使用python的話，社區(qū)版足夠用啦。
關(guān)于如何從pandas導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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