python基于Pandas读写MySQL数据库

想要实现Python基于Pandas读写MySQL数据库，需要以下步骤：

1.安装Pandas和mysql-connector-python

使用以下指令安装Pandas和mysql-connector-python，确保这两个依赖项已经正确安装：

pip install pandas
pip install mysql-connector-python

2.连接MySQL数据库

连接MySQL数据库需要指定主机名、用户名、密码、数据库名称和端口号。用下面的代码创建一个MySQL连接对象：

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase",
  port="yourport"
)

3.读取MySQL数据到Pandas DataFrame

使用Pandas的read_sql()方法，填写SQL查询语句和MySQL连接对象，可以将MySQL数据库中的数据转换为Pandas DataFrame，以下是一个具体代码示例：

import pandas as pd

mysql_conn = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase",
  port="yourport"
)

df = pd.read_sql("SELECT * FROM yourtable", mysql_conn)

print(df.head())

4.将Pandas DataFrame数据写入MySQL

使用Pandas的DataFrame.to_sql()方法可以将Pandas数据框中的数据写入MySQL表中。以下是一个具体代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

mysql_conn = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase",
  port="yourport"
)

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'],
    'score': [80, 85, 90]
})

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://yourusername:yourpassword@localhost:yourport/yourdatabase')

df.to_sql('yourtable', con=engine, if_exists='append', index=False)

print(pd.read_sql("SELECT * FROM yourtable", mysql_conn).head())

在这个示例中，使用create_engine函数创建了一个数据库引擎。然后，调用 Pandas DataFrame 的 to_sql() 方法，可以将数据写入一个叫做 yourtable 的表中。if_exists='append' 参数表示如果表不存在，将会自动创建，从而追加到表的末尾。

以上为“Python基于Pandas读写MySQL数据库”的完整攻略，希望对你有所帮助。