Trước khi thu thập dữ liệu từ MySQL, bạn nên có kết nối Python với MySQL và sử dụng kết xuất SQL để tạo bảng sinh viên với dữ liệu mẫu
«Thông tin thêm về Python & MySQL
Chúng tôi sẽ sử dụng
id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
9 để thực hiện truy vấn và lưu trữ thông tin chi tiết trong Pandas DataFrameprint[my_data[['name','class']]]
0Truy vấn hoặc tên của bảng cơ sở dữ liệu để thu thập dữ liệu vào DataFrameprint[my_data[['name','class']]]
1Chuỗi kết nối cơ sở dữ liệuprint[my_data[['name','class']]]
2default = Không có, Tham số được chuyển cùng với Truy vấnprint[my_data[['name','class']]]
3Cột được sử dụng làm chỉ mục trong DataFrameprint[my_data[['name','class']]]
4bool, Chuyển đổi dạng không phải chuỗi, không phải dạng số thành floatprint[my_data[['name','class']]]
5default=None . Tùy chọn này được sử dụng khi thay cho tên bảng SQL được sử dụng.
[chỉ để đọc]
print[my_data[['name','class']]]
7Số lượng hàng được bao gồm trên mỗi Đoạn, trình lặp được trả về. read_sql để tạo Pandas DataFrame bằng cách sử dụng truy vấn từ bảng cơ sở dữ liệu MySQL với các tùy chọn
________ Đầu ra ở đây id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
Để chỉ lấy các cột cụ thể _______1[Có thể thay đổi truy vấn để chỉ lấy các cột bắt buộc]sqlalchemy
Chúng ta có thể sử dụng kết nối cơ sở dữ liệu SQLAlchemy để lấy dữ liệu vào DataFrame.print[my_data[['name','class']]]
2Truyền tham số cho truy vấn
Chúng ta sẽ sử dụng tham số để truyền tham số cho truy vấn của mìnhprint[my_data[['name','class']]]
3Lưu ý rằng tham số nhận danh sách hoặc bộ dữ liệu hoặc từ điển. Trong đoạn mã trên, chúng tôi đã sử dụng một bộ [lưu ý dấu phẩy ở cuối bộ]. Đây là những mã hợp lệ sử dụng các loại tham số khác nhau
print[my_data[['name','class']]]
4Sử dụng danh sáchprint[my_data[['name','class']]]
5Sử dụng nhiều tham số hơn với SQL trong [ đọc thêm về truy vấn WHERE ]print[my_data[['name','class']]]
6chỉ mục_col
Chúng ta có thể chỉ định cột chỉ mục sẽ được sử dụng.print[my_data[['name','class']]]
7Đầu ra [ DataFrame sử dụng cột id làm cột chỉ mục ]print[my_data[['name','class']]]
8cột
Tên của các cột sẽ được trả lại. Điều này được sử dụng khi tên bảng được sử dụng thay cho bất kỳ Truy vấn nào và chỉ ở chế độ đọc. Ở đây sinh viên là tên bảng của chúng tôi. id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
0Đầu ra [chỉ các hàng mẫu, có nhiều bản ghi hơn] id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
1để lấy tất cả các cột id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
2Để in tất cả các tên cột bằng cách lặp lại id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
3cỡ khối
Chúng tôi có thể nhận được một trình vòng lặp bằng cách sử dụng chunksize về số hàng của bản ghi. id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
4Đầu ra ở đây id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
5Tạo bảng với khóa chính, khóa duy nhất
Chúng ta có thể tạo bảng trong cơ sở dữ liệu MySQL của mình và thêm khóa chính và khóa duy nhất vào các cột. Chúng ta cũng có thể thêm các ràng buộc khác vào các cột. id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
6Chúng tôi có thể chạy nhiều truy vấn id name class mark sex
0 1 John Deo Four 75 female
1 4 Krish Star Four 60 female
2 5 John Mike Four 60 female
3 6 Alex John Four 55 male
4 10 Big John Four 55 female
5 15 Tade Row Four 88 male
6 16 Gimmy Four 88 male
7 21 Babby John Four 69 female
8 31 Marry Toeey Four 88 male
7Trong các mã mẫu ở trên, bạn có thể thấy kết nối và thực thi cơ bản vẫn giữ nguyên và chỉ bằng cách thay đổi truy vấn, chúng tôi mới có thể nhận dữ liệu theo các cách và loại khác nhau. Một số truy vấn mẫu được liệt kê ở đây. ________ 08 Bạn có thể đọc thêm về các SQL khác nhau trong phần Bài tập SQL của mình. « Nhập và xuất dữ liệu từ Pandas DataFrame
« Pandas « Dữ liệu DataFrame to_sql từ DataFrame sang MySQL » read_sql_table »
chèn dữ liệu
Graph using data from MySQL database→ ← Subscribe to our YouTube Channel here
Read_sql trong Python là gì?
hàm read_sql[]
. issues a SQL query to a specific database and return the result in a Python DataFrame.
Read_sql_query trả về cái gì?
Trả về a Khung dữ liệu tương ứng với tập kết quả của chuỗi truy vấn . Tùy chọn cung cấp tham số index_col để sử dụng một trong các cột làm chỉ mục, nếu không thì chỉ mục số nguyên mặc định sẽ được sử dụng.
Làm thế nào để đọc SQL Python?
Các bước tìm nạp hàng từ bảng cơ sở dữ liệu MySQL .
Kết nối với MySQL từ Python. .
Xác định truy vấn CHỌN SQL. .
Nhận đối tượng con trỏ từ kết nối. .
Thực thi truy vấn SELECT sử dụng phương thức exec[]. .
Trích xuất tất cả các hàng từ một kết quả. .
Lặp lại từng hàng. .
Đóng đối tượng con trỏ và đối tượng kết nối cơ sở dữ liệu
Làm cách nào để đọc các tệp SQL trong gấu trúc?
Các bước để chuyển từ SQL sang Pandas DataFrame .
Bước 1. Tạo cơ sở dữ liệu và bảng. Với mục đích trình diễn, hãy tạo một cơ sở dữ liệu bằng Python bằng gói sqlite3, trong đó. .
Bước 2. Nhận từ SQL sang Pandas DataFrame. .
Bước 3 [tùy chọn]. Tìm giá trị tối đa bằng Pandas