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Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的Python數(shù)據(jù)分析庫，在數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗以及數(shù)據(jù)分析方面具有很多便捷的特性。它支持多種數(shù)據(jù)源的讀取，其中包括數(shù)據(jù)庫。本文將重點(diǎn)介紹如何使用pandas連接數(shù)據(jù)庫，并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)分析。
為靈寶等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及靈寶網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、靈寶網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠(chéng)的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
一、Pandas連接數(shù)據(jù)庫
Pandas支持多種數(shù)據(jù)庫連接，包括MySQL、PostgreSQL和SQLite等。我們需要先通過PyMySQL等模塊安裝相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)器。
1.連接MySQL
連接MySQL需要使用PyMySQL模塊，示例代碼如下：
“`python
import pymysql
import pandas as pd
# 連接MySQL
conn = pymysql.connect(
host=’localhost’,
user=’root’,
password=’123456′,
database=’test’,
)
# 查詢表數(shù)據(jù)
sql = ‘select * from student’
df = pd.read_sql(sql, conn)
# 輸出數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
這個(gè)示例中，我們使用了PyMySQL模塊進(jìn)行MySQL連接。在連接MySQL之前，需要指定連接的相關(guān)參數(shù)，包括主機(jī)地址、用戶名、密碼以及數(shù)據(jù)庫名稱等。
2.連接PostgreSQL
連接PostgreSQL同樣需要使用相應(yīng)的模塊，示例代碼如下：
“`python
import psycopg2
import pandas as pd
# 連接PostgreSQL
conn = psycopg2.connect(
host=’localhost’,
user=’postgres’,
password=’123456′,
database=’test’,
)
# 查詢表數(shù)據(jù)
sql = ‘select * from student’
df = pd.read_sql(sql, conn)
# 輸出數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
這個(gè)示例中，我們使用了psycopg2模塊進(jìn)行PostgreSQL連接。在連接PostgreSQL之前，需要指定連接的相關(guān)參數(shù)，包括主機(jī)地址、用戶名、密碼以及數(shù)據(jù)庫名稱等。
3.連接SQLite
連接SQLite則相對(duì)簡(jiǎn)單，因?yàn)镻ython本身就支持SQLite3模塊。示例代碼如下：
“`python
import sqlite3
import pandas as pd
# 連接SQLite
conn = sqlite3.connect(‘test.db’)
# 查詢表數(shù)據(jù)
sql = ‘select * from student’
df = pd.read_sql(sql, conn)
# 輸出數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
這個(gè)示例中，我們使用了sqlite3模塊進(jìn)行SQLite連接。在連接SQLite之前，我們需要在本地或服務(wù)器上創(chuàng)建一個(gè)SQLite數(shù)據(jù)庫，以供連接使用。連接時(shí)只需要指定數(shù)據(jù)庫文件路徑即可。
通過上述示例，我們可以看到，使用Pandas連接數(shù)據(jù)庫非常簡(jiǎn)單，只需要指定相關(guān)參數(shù)即可。接下來，我們將介紹如何使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
二、使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具，它提供了許多方便的函數(shù)來幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。下面是一些常用的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景：
1.數(shù)據(jù)清洗
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除重復(fù)行、缺失值以及異常值等。Pandas提供了多種函數(shù)來幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，如drop_duplicates、dropna和fillna等。示例代碼如下：
“`python
# 刪除重復(fù)行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 刪除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)
“`
這個(gè)示例中，我們使用了drop_duplicates函數(shù)刪除了重復(fù)行，使用dropna函數(shù)刪除了缺失值，使用fillna函數(shù)填充了缺失值。
2.數(shù)據(jù)合并
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們可能需要將多個(gè)數(shù)據(jù)源合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。Pandas提供了merge和concat等函數(shù)來幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)合并。示例代碼如下：
“`python
# 數(shù)據(jù)合并
df1 = pd.DataFrame({‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’], ‘score’: [80, 82, 75]})
df2 = pd.DataFrame({‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘David’], ‘a(chǎn)ge’: [20, 22, 18]})
df3 = pd.merge(df1, df2, on=’name’) # 內(nèi)連接
df4 = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 橫向合并
“`
這個(gè)示例中，我們使用了merge函數(shù)進(jìn)行內(nèi)連接，以’name’列為鍵，將df1和df2進(jìn)行合并。我們還使用了concat函數(shù)進(jìn)行橫向合并。
3.數(shù)據(jù)分組計(jì)算
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們可能需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組計(jì)算，如求平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。Pandas提供了groupby和agg等函數(shù)來幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分組計(jì)算。示例代碼如下：
“`python
# 數(shù)據(jù)分組計(jì)算
df = pd.DataFrame({‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’],
‘score’: [80, 82, 75, 90],
‘a(chǎn)ge’: [20, 22, 18, 22]})
df.groupby(‘a(chǎn)ge’)[‘score’].mean() # 按年齡分組，求平均值
df.groupby(‘a(chǎn)ge’).agg({‘score’: [‘mean’, ‘std’]}) # 按年齡分組，求平均值和標(biāo)準(zhǔn)差
“`
這個(gè)示例中，我們使用了groupby函數(shù)按照年齡分組，求出了每個(gè)年齡段的平均分?jǐn)?shù)，以及按年齡分組，求平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
三、
本文介紹了如何使用Pandas連接數(shù)據(jù)庫，并使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Pandas提供了豐富的函數(shù)來幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)合并以及數(shù)據(jù)分組計(jì)算等操作，可以幫助我們快速高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。同時(shí)，Pandas的數(shù)據(jù)庫連接功能也非常方便，開發(fā)人員可以輕松地連接MySQL、PostgreSQL以及SQLite等多種數(shù)據(jù)庫，快速地將數(shù)據(jù)加載到Pandas中進(jìn)行分析。如果您還沒有接觸過Pandas，不妨試試使用它來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，相信您會(huì)有意想不到的收獲。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- python要學(xué)什么
python要學(xué)什么
對(duì)于很多想學(xué)習(xí)Python的小伙伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發(fā)的學(xué)習(xí)路線，大家可按照以下這份大綱來進(jìn)行學(xué)習(xí)：
之一階段：專業(yè)核心基礎(chǔ)
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握Python的開發(fā)環(huán)境與編程核心知識(shí)
2. 熟練運(yùn)用Python面向?qū)ο笾R(shí)進(jìn)行程序開發(fā)
3. 對(duì)Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應(yīng)用SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫常用操作
5. 熟練運(yùn)用Linux操作系統(tǒng)命令及環(huán)境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握數(shù)據(jù)庫高級(jí)操作
7. 能綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)完成項(xiàng)目
知識(shí)點(diǎn)：
Python編程基礎(chǔ)、Python面向?qū)ο?、Python高級(jí)進(jìn)階、MySQL數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)。
1、Python編程基礎(chǔ)，語法規(guī)則，函數(shù)與參數(shù)，數(shù)據(jù)類型，模塊與包，文件IO，培養(yǎng)扎實(shí)的Python編程基本功，同時(shí)對(duì)Python核心對(duì)象和庫的編程有熟練的運(yùn)用。
2、Python面向?qū)ο螅诵膶?duì)象，異常處理，多線程，網(wǎng)絡(luò)編程，深入理解面向?qū)ο缶幊蹋惓Ｌ幚頇C(jī)制，多線程原理，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議知識(shí)，并熟練運(yùn)用于項(xiàng)目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術(shù)方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向?qū)ο蟮讓釉恚莆誔ython開發(fā)高級(jí)進(jìn)階技術(shù)，理解單元測(cè)試技術(shù)。
4、數(shù)據(jù)庫知識(shí)，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數(shù)據(jù)的增刪改查，約束，視圖，存儲(chǔ)過程，函數(shù)，觸發(fā)器，事務(wù)，游標(biāo)，PDBC，深入理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用知識(shí)及MySQL數(shù)據(jù)庫的使用與管理。為Python后臺(tái)開發(fā)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權(quán)限，環(huán)境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個(gè)主流的服務(wù)器操作系統(tǒng)，是每一個(gè)開發(fā)工程師必須掌握的重點(diǎn)技術(shù)，并且能夠熟練運(yùn)用。
第二階段：PythonWEB開發(fā)
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握Web前端開發(fā)技術(shù)，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統(tǒng)中的前后端交互過程與通信協(xié)議
3. 熟練運(yùn)用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統(tǒng)開發(fā)
4. 深入理解網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，分布式，PDBC，AJAX，ON等知識(shí)
5. 能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)開發(fā)一個(gè)MiniWeb框架，掌握框架實(shí)現(xiàn)原理
6. 使用Web開發(fā)框架實(shí)現(xiàn)貫穿項(xiàng)目
知識(shí)點(diǎn)：
Web前端編程、Web前端高級(jí)、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、Web開發(fā)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發(fā)技術(shù)，掌握J(rèn)Query與BootStrap前端開發(fā)框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發(fā)框架Vue，ON數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，Web服務(wù)器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，熟練使用Swagger，AJAX技術(shù)實(shí)現(xiàn)前后端交互。
3、自定義Web開發(fā)框架，Django框架的基本使用，Model屬性及后端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數(shù)據(jù)模型，Redis二級(jí)緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術(shù)，開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)和框架。
4、Flask安裝配置，App對(duì)象的初始化和配置，視圖函數(shù)的路由，Request對(duì)象，Abort函數(shù)，自定義錯(cuò)誤，視圖函數(shù)的返回值，F(xiàn)lask上下文和請(qǐng)求鉤子，模板，數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展包Flask-Sqlalchemy，數(shù)據(jù)庫遷移擴(kuò)展包Flask-Migrate，郵件擴(kuò)展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，并能獨(dú)立開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)開發(fā)。
第三階段：爬蟲與數(shù)據(jù)分析
階段目標(biāo)：
1. 熟練掌握爬蟲運(yùn)行原理及常見網(wǎng)絡(luò)抓包工具使用，能夠?qū)TTP及HTTPS協(xié)議進(jìn)行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析庫對(duì)抓取結(jié)果進(jìn)行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機(jī)制及應(yīng)對(duì)策略，能夠針對(duì)常見的反爬措施進(jìn)行處理
4. 熟練使用商業(yè)爬蟲框架Scrapy編寫大型網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行分布式內(nèi)容爬取
5. 熟練掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析報(bào)告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網(wǎng)電影評(píng)論數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)分析全流程項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
知識(shí)點(diǎn)：
網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)、數(shù)據(jù)分析之Numpy、數(shù)據(jù)分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，正則表達(dá)式，代理池編寫和架構(gòu)、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結(jié)構(gòu)、商業(yè)爬蟲框架Scrapy，基于對(duì)爬蟲爬取原理、網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取流程及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的分析和了解，掌握網(wǎng)頁解析工具的使用，能夠靈活應(yīng)對(duì)大部分網(wǎng)站的反爬策略，具備獨(dú)立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應(yīng)用大型商業(yè)爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、numpy所支持的數(shù)據(jù)類型、自帶的數(shù)組創(chuàng)建方法、算術(shù)運(yùn)算符、矩陣積、自增和自減、通用函數(shù)和聚合函數(shù)、切片索引、ndarray的向量化和廣播機(jī)制，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)和常見操作，掌握針對(duì)不同維度的ndarray數(shù)組的分片、索引、矩陣運(yùn)算等操作。
3、Pandas里面的三大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括Dataframe、Series和Index對(duì)象的基本概念和使用，索引對(duì)象的更換及刪除索引、算術(shù)和數(shù)據(jù)對(duì)齊方法，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)規(guī)整、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數(shù)據(jù)對(duì)象的使用方法，能夠使用Pandas完成數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)整工作、Pandas對(duì)文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結(jié)構(gòu)體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標(biāo)線的添加、可視化文件的保存，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結(jié)構(gòu)，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數(shù)據(jù)分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數(shù)據(jù)分析和可視化工具完成股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)、共享單車用戶群里數(shù)據(jù)分析、全球幸福指數(shù)數(shù)據(jù)分析等項(xiàng)目的全程實(shí)戰(zhàn)。
第四階段：機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能
階段目標(biāo)：
1. 理解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念及系統(tǒng)處理流程
2. 能夠熟練應(yīng)用各種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測(cè)試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機(jī)森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像識(shí)別、自然語言識(shí)別問題的處理方式，熟悉深度學(xué)習(xí)框架TF里面的張量、會(huì)話、梯度優(yōu)化模型等
5. 掌握深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識(shí)別、手寫字體識(shí)別、驗(yàn)證碼識(shí)別等常規(guī)深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
知識(shí)點(diǎn)：
1、機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法、sklearn數(shù)據(jù)集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機(jī)森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)概念，熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本工作流程，熟悉特征工程、能夠使用各種常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關(guān)的基本概念，TF數(shù)據(jù)流圖、會(huì)話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積計(jì)算、激活函數(shù)計(jì)算、池化層設(shè)計(jì)，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之前的區(qū)別和練習(xí)，熟練掌握深度學(xué)習(xí)基本工作流程，熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層次及特點(diǎn)，掌握張量、圖結(jié)構(gòu)、OP對(duì)象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設(shè)計(jì)，完成驗(yàn)證碼識(shí)別、圖像識(shí)別、手寫輸入識(shí)別等常見深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目全程實(shí)戰(zhàn)。
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