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Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】

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下面是Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】的攻略：

1. 使用pandas库连接到SQL型数据库

在Python中，我们可以使用pandas库提供的read_sql()和to_sql()函数连接到SQL型数据库并读写dataframe型数据。

首先，我们需要安装pandas库，并导入它：

pip install pandas
import pandas as pd

接着，我们可以使用pandas库提供的read_sql()函数连接到SQL型数据库并读取数据：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
db = pymysql.connect("localhost","root","password","mydb" )
cursor = db.cursor()

# 执行SQL查询语句
sql = "SELECT * FROM employee"
cursor.execute(sql)

# 读取查询结果到dataframe
df = pd.read_sql(sql, db)

# 输出dataframe
print(df)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
db.close()

其中，pymysql是Python连接MySQL数据库的第三方库，使用该库可以在Python中连接MySQL数据库。

2. 使用pandas库将dataframe型数据写入SQL型数据库

如果我们要将dataframe型数据插入到SQL型数据库中，可以使用pandas库提供的to_sql()函数。

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
db = pymysql.connect("localhost","root","password","mydb" )
cursor = db.cursor()

# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv("employee.csv")

# 将数据插入到表中
df.to_sql(name='employee', con=db, if_exists='append', index=False)

# 关闭数据库连接
cursor.close()
db.close()

该示例中，我们从csv文件中读取了dataframe型数据，然后使用了to_sql()函数将数据插入到了名为employee的表中。

总结

以上就是Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】的攻略。我们可以使用pandas提供的read_sql()和to_sql()函数连接到SQL型数据库并读写dataframe型数据，这不仅方便了数据处理的工作，也更加高效、快速。

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