Python+Pandas 获取数据库并加入DataFrame的实例

获取数据库中的数据并将其加入到Pandas的DataFrame中，是数据分析过程中常见的步骤之一。下面，我将提供一个Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例的完整攻略。

1. 准备工作

在开始之前，你需要进行以下准备工作：

• 确认已经安装了Python，并安装了Pandas库和用于连接数据库的驱动程序（例如，pymysql、cx_Oracle等）；
• 了解如何连接数据库（根据不同的数据库类型或驱动程序连接方式有所不同）。这里以MySQL数据库为例，通过pymysql驱动连接数据库。

2. 示例代码

import pymysql
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8')

# 查询数据
sql = 'SELECT * FROM students'
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 输出DataFrame数据
print(df.head())

上述代码中，我们通过pymysql驱动连接了MySQL数据库，然后使用pd.read_sql()函数执行了SQL查询，将查询结果转化为DataFrame。最后，释放数据库连接。

上述的示例代码中使用了简单的SELECT查询，接下来，我将给出一个复杂的示例，该示例涉及多表联查和WHERE条件筛选。

import pymysql
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8')

# 查询数据
sql = 'SELECT s.id, s.name, c.name AS class_name, s.score FROM students AS s INNER JOIN classes AS c ON s.class_id = c.id WHERE s.score >= 90'
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 输出DataFrame数据
print(df.head())

上述代码中，我们执行了一个包含JOIN和WHERE的复杂查询，将查询结果转化为DataFrame。注意，我们指定了别名，以避免列名冲突，这是使用多表联查时的常见技巧。并且WHERE条件中加入了分数筛选条件，这是一个简单的数据条件过滤实例。

3. 总结

以上是Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例攻略，我在示例代码中展示了如何使用pandas.read_sql()函数从MySQL数据库读取查询结果，并转化为Pandas的DataFrame。需要注意的是，SQL查询的结果必须转换为DataFrame，才能进一步进行数据分析或后续操作。