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Pandas是Python中一種快速、易用、靈活且高效的開源數(shù)據(jù)分析庫。它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)適用于各種類型的數(shù)據(jù)操作，包括SQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。本文將介紹Pandas如何讀取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，并利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)操作。
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1.加載數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
Pandas提供了多種方式來加載數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，包括直接從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)、從SQL語句中查詢數(shù)據(jù)以及從數(shù)據(jù)庫表中讀取數(shù)據(jù)。這里我們將介紹一種從數(shù)據(jù)庫表中讀取數(shù)據(jù)的方法。
我們需要安裝Python的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)程序，這里以MySQL為例。在Python中，有一個(gè)MySQL-Python驅(qū)動(dòng)程序可以實(shí)現(xiàn)Python與MySQL的交互，我們可以在命令行中使用以下命令進(jìn)行安裝：
“`python
!pip install mysql-connector-python
“`
接著，我們需要連接到MySQL數(shù)據(jù)庫。在Pandas中，我們可以使用read_sql()方法實(shí)現(xiàn)從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)到DataFrame中。其基本語法如下：
“`python
import mysql.connector
import pandas as pd
#連接數(shù)據(jù)庫
cnx = mysql.connector.connect(user=’username’, password=’password’,
host=’hostname’,
database=’databasename’)
# 使用pandas讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_sql(‘SELECT * FROM tablename’, con=cnx)
# 關(guān)閉連接
cnx.close()
“`
這里需要根據(jù)MySQL數(shù)據(jù)庫的實(shí)際情況填寫用戶名、密碼、主機(jī)名（或IP地址）以及數(shù)據(jù)庫名、表名等信息，最終會(huì)將數(shù)據(jù)讀取到DataFrame的data變量中。
2.數(shù)據(jù)操作
當(dāng)我們讀取到數(shù)據(jù)后，就可以使用Pandas強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作功能來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并、分組、篩選等操作。下面我們將介紹一些基本的操作方法。
2.1 數(shù)據(jù)清洗
在讀取到數(shù)據(jù)后，我們通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。在Pandas中，我們可以使用dropna()方法來刪除掉數(shù)據(jù)集中的缺失數(shù)據(jù)。
“`python
# 刪除存在缺失值的行
data.dropna(inplace=True)
“`
2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
我們常常需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以方便后續(xù)的分析和處理。在Pandas中，我們可以使用apply()方法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其基本語法如下：
“`python
# 將DataFrame的一列進(jìn)行轉(zhuǎn)換
data[‘column_name’] = data[‘column_name’].apply(function_name)
“`
這里的function_name是指我們自己定義的一個(gè)函數(shù)，可以對(duì)該列中的每一個(gè)元素進(jìn)行操作。例如，我們可以將該列中的數(shù)值增加10：
“`python
# 該列元素增加10
data[‘column_name’] = data[‘column_name’].apply(lambda x: x+10)
“`
2.3 數(shù)據(jù)合并
當(dāng)我們需要將不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并時(shí)，我們可以使用merge()方法。其基本語法如下：
“`python
# 將兩個(gè)DataFrame按照一個(gè)或多個(gè)鍵進(jìn)行合并
merged = pd.merge(data1, data2, on=’key’)
“`
這里的on參數(shù)是指合并的關(guān)鍵字，其它常用參數(shù)還有how、left_on、right_on等。通過合并操作，我們可以將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)DataFrame中，方便我們進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理。
2.4 數(shù)據(jù)分組
我們常常需要根據(jù)某些特定的特征將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分組，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。在Pandas中，我們可以使用groupby()方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組。其基本語法如下：
“`python
# 按照指定的列進(jìn)行分組
grouped = data.groupby(‘column_name’)
“`
這里的column_name是指我們要根據(jù)哪一列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，其它常用參數(shù)還有agg、apply、transform等。
2.5 數(shù)據(jù)篩選
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們通常需要根據(jù)某些條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和過濾，以便得到我們需要的數(shù)據(jù)集。在Pandas中，我們可以使用Boolean indexing功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)篩選。其基本語法如下：
“`python
# 根據(jù)條件篩選數(shù)據(jù)
selected = data[data[‘column_name’] > 10]
“`
這里的column_name是指某一列的名稱，其它常用條件還有大于、小于、等于、區(qū)間等。
3.結(jié)語
Pandas強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，使得我們能夠簡潔、高效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和處理。在本文中，我們介紹了從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)到Pandas DataFrame中的方法，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)用的操作，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并、分組和篩選等。相信讀者通過本文的學(xué)習(xí)，對(duì)Pandas的數(shù)據(jù)操作能力有了更深入的了解，能夠在自己的項(xiàng)目中更加靈活、高效地應(yīng)用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。
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- python pandas 打開excel很慢？
python pandas 打開excel很慢？
你在服務(wù)器上百直接查詢，只是讀取一次數(shù)據(jù)到內(nèi)存中。
你現(xiàn)度在的代碼，首先要從數(shù)據(jù)庫讀出，然后要寫入df，df可以看做一個(gè)內(nèi)存知數(shù)據(jù)道庫，寫入需要做一些相關(guān)的處理，例如索引之版類的。
然后又要從df讀出，再寫入excel,這個(gè)步驟是權(quán)寫入磁盤，也是花費(fèi)時(shí)間最多的。
可以使用其他讀取excel庫試試，或是轉(zhuǎn)存成其他格式看看，文檔共享我可以幫試試
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