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大数据培训:Pandas读写数据库的方式

更新时间:2022年09月14日11时08分 来源:传智教育 浏览次数:

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  大多数情况之下,海量的数据是使用数据库进行存储的,这主要是依赖于数据库的数据结构化、数据共享性、独立性等特点。因此,在实际生产环境中,绝大多数的数据都是存储在数据库中。Pandas支持MySQL、Oracle、SQLite等主流数据库的读写操作。

  为了高效地对数据库中的数据进行读取,这里需要引入SQLAlchemy。SQLAlchemy是使用Python编写的一款开源软件,它提供的SQL工具包和对象映射工具能够高效地访问数据库。在使用SQLAlchemy时需要使用相应的连接工具包,比如MySQL需要安装mysqlconnector,Oracle则需要安装cx_oracle。

  Pandas的io.sql模块中提供了常用的读写数据库函数,具体如表3-3所示。

  表3-3 pandas.io.sql模块常用的函数

  在表3-3中列举了各个函数的具体功能。其中,read_sql_table()函数与read_sql_query()函数都可以将读取的数据转换为DataFrame对象,前者表示将整张表的数据转换成DataFrame,后者则表示将执行SQL语句的结果转换为DataFrame对象。

  注意:在连接MySQL数据库时,这里使用的是mysqlconnector驱动,如果当前的Python环境中没有该模块,则需要使用pip install mysql-connector命令安装该模块。

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