使用游标执行SQL查询语句，如SELECT语句。结果为游标对象，可以使用游标的相关方法获取查询结果。获取查询结果：从游标中获取数据，使用fetch相关函数逐条获取。当无剩余数据时，函数返回空集。关闭数据库连接：完成数据操作后关闭数据库连接。二、数据写入 创建表：在将Pandas DataFrame数据写入MySQL表之前，需...
pandas操作mysql
使用Pandas操作MySQL数据库主要涉及数据查询与写入，具体步骤如下：
一、数据查询
安装依赖库：
需要安装Pandas及MySQL连接库，如pymysql或sqlalchemy。建立数据库连接：
使用pymysql库连接数据库时，需使用connect方法并传入数据库地址、用户名、密码等参数。连接后调用cursor方法获取游标。执行SQL查询语句：
使用游标执行SQL查询语句，如SELECT语句。结果为游标对象，可以使用游标的相关方法获取查询结果。获取查询结果：
从游标中获取数据，使用fetch相关函数逐条获取。当无剩余数据时，函数返回空集。关闭数据库连接：
完成数据操作后关闭数据库连接。二、数据写入
创建表：
在将Pandas DataFrame数据写入MySQL表之前，需确保目标表已存在。可以手动创建表，或使用Pandas的to_sql方法时指定if_exists参数为replace或append来自动处理表的存在性。使用Pandas的to_sql方法写入数据：
Pandas提供了to_sql方法，可以将DataFrame数据直接写入MySQL表。需指定数据库连接对象、表名以及是否替换现有表等参数。执行提交操作：
在使用pymysql等库执行插入语句后，需执行提交操作以确保数据写入成功。使用Pandas的to_sql方法时，提交操作通常由Pandas内部自动处理。关闭数据库连接：
完成数据写入操作后关闭数据库连接。注意事项：
使用sqlalchemy库可提供另一种数据库连接方式，流程与pymysql类似，但可能提供更高级的抽象和更多的功能。Pandas的read_sql函数能自动读取MySQL中的数据，无需手动创建表，只需指定SQL查询语句和数据库连接对象即可。通过以上步骤，可以高效地利用Pandas操作MySQL数据库，实现数据的查询与写入。
2025-03-08
