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Pandas是Python中更受歡迎的數(shù)據(jù)處理和分析庫(kù)之一。Pandas提供了一種快速、靈活和高效的方法來讀取和處理各種文件格式和數(shù)據(jù)源。本文將介紹如何使用Pandas來輕松地讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，并提供一些有用的技巧和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)來節(jié)省時(shí)間和精力。
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Pandas是如何讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的？
在Pandas中讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)需要連接到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并執(zhí)行SQL查詢。Pandas提供了幾種不同類型的連接接口，包括SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle等。然而，無論你使用哪個(gè)接口，你都需要提供以下信息：
1.數(shù)據(jù)庫(kù)的URL地址。
2.用戶名和密碼（如果需要）。
3.數(shù)據(jù)庫(kù)名稱。
4.查詢語(yǔ)句。
這些信息可以在你的Python代碼中以字符串的形式傳遞給Pandas連接器。例如，如果你想連接到SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，并從一個(gè)名稱為”mytable”的表中選擇所有數(shù)據(jù)，你可以使用以下代碼：
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“database.db”)
df = pd.read_sql_query(“SELECT * from mytable”, conn)
在這個(gè)例子中，我們使用了SQLite連接器，并且連接到一個(gè)名為”mytable”的表格。read_sql_query()函數(shù)將SQL語(yǔ)句作為參數(shù)，并返回一個(gè)包含查詢結(jié)果的Pandas DataFrame對(duì)象。
如果你想從其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)，代碼中除了連接接口以外的部分都是一樣的。只需要用相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)連接器代替sqlite3.connect()函數(shù)即可。
Pandas中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)連接接口
一般而言，Pandas中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)連接接口有以下幾種：
1.SQLAlchemy: SQLAlchemy是一個(gè)Python的SQL工具包和ORM。它提供了許多關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的接口，如mysql、mysql+mysqlconnector、mysql+pymysql、mysql+oursql、postgresql、oracle、sqlite等。這些接口需要通過如下格式的url字符串來指定：
dialect+driver://username:password@host:port/database
2.SQLite: 對(duì)于SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，我們可以直接使用Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的sqlite3模塊進(jìn)行連接。
3.MySQL: MySQL是一種流行的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。Pandas提供了兩種MySQL連接器：MySQL-Python和PyMySQL。這些庫(kù)都提供了MySQLdb和pymysql.connect()函數(shù)來連接到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
4.PostgreSQL: PostgreSQL是一種功能強(qiáng)大的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，很多網(wǎng)站和應(yīng)用都使用它作為后端數(shù)據(jù)庫(kù)。Pandas提供了兩種PostgreSQL連接器：psycopg2和PyGreSQL。這些庫(kù)都使用psycopg2.connect()和pgdb.connect()函數(shù)來連接到PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
Pandas中如何查詢數(shù)據(jù)？
一旦你成功連接到了數(shù)據(jù)庫(kù)，下一步就是查詢數(shù)據(jù)。在Pandas中，你可以使用read_sql_query()函數(shù)來執(zhí)行任意SQL查詢，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame。請(qǐng)看以下代碼示例：
df = pd.read_sql_query(‘SELECT * FROM mytable’, conn)
在運(yùn)行這段代碼之前，你需要先創(chuàng)建一個(gè)名為”mytable”的表，以便在查詢中使用它。如果你想從多張表中選擇數(shù)據(jù)，只需要在查詢語(yǔ)句中使用JOIN或UNION操作符來連接它們。例如：
SELECT *
FROM mytable1 JOIN mytable2
ON mytable1.id = mytable2.id
在這個(gè)例子中，我們選擇了兩張名為mytable1和mytable2的表，并在它們之間執(zhí)行了一個(gè)JOIN操作。
你還可以在查詢中使用WHERE子句，以進(jìn)一步篩選所選數(shù)據(jù)。例如：
SELECT *
FROM mytable
WHERE age > 30
在這個(gè)例子中，我們只選擇那些年齡大于30歲的數(shù)據(jù)。
一旦你成功執(zhí)行了一個(gè)SQL查詢，你就可以將結(jié)果轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame對(duì)象，然后在Python代碼中進(jìn)行處理、分析和可視化。
pandas讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng)
當(dāng)你使用Pandas讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)時(shí)，你需要注意以下事項(xiàng)：
1.連接字符串和查詢語(yǔ)句需要使用單引號(hào)或雙引號(hào)包括起來。如果你需要在字符串中包含單引號(hào)或雙引號(hào)，可以使用轉(zhuǎn)義字符或三引號(hào)字符串來避免它。
2.根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)類型和性能要求，你需要選擇適當(dāng)?shù)倪B接器。例如，如果你需要高性能的MySQL連接器，可以使用PyMySQL而不是MySQL-Python。
3.在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，查詢語(yǔ)句的性能可能會(huì)成為瓶頸。你可以通過限制查詢結(jié)果的列數(shù)，或者在查詢中使用LIMIT子句來提高性能。
Pandas已成為Python中更流行的數(shù)據(jù)處理和分析庫(kù)之一，能夠輕松地讀取和處理各種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫(kù)。使用Pandas讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)非常簡(jiǎn)單，只需要提供必要的信息，并執(zhí)行SQL查詢即可。在構(gòu)建查詢語(yǔ)句時(shí)一些技巧可以提高性能，例如使用JOIN或UNION操作符連接多張表格。同時(shí)，你需要選擇適當(dāng)?shù)倪B接器和根據(jù)性能要求和數(shù)據(jù)類型來優(yōu)化查詢語(yǔ)句。在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，你還需要考慮查詢語(yǔ)句的性能和數(shù)據(jù)完整性等問題，并采取一些措施來提高性能和保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。
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怎么使用Python中Pandas庫(kù)Resample，實(shí)現(xiàn)重采樣，完成線性插值
#python中的pandas庫(kù)主要有DataFrame和Series類(面向?qū)ο蟮牡恼Z(yǔ)言更愿意叫類) DataFrame也就是
#數(shù)據(jù)框(主要是借鑒R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底層是c寫的 性能很棒，有大神
#做過測(cè)試 處理億級(jí)別的數(shù)據(jù)沒問題，起性能可以跟同等配置的sas媲美
#DataFrame索引 df.loc是標(biāo)簽選取操作，df.iloc是位置切片操作
print(df>)
df
df.loc
print(df.loc>)
df.iloc
df.iloc#選取第二行，第二列的值，返回的為單個(gè)值
df.iloc,:>#選取之一行及第三行的數(shù)據(jù)
df.iloc#選取之一行到第三行（不包含）的數(shù)據(jù)
df.iloc#選取所有記錄的之一列的值，返回的為一個(gè)Series
df.iloc#選取之一行數(shù)據(jù)，返回的為一個(gè)Series
print(df.ix) # 更廣義的切片方式是使用.ix，它自動(dòng)根據(jù)你給到的索引類型判斷是使用位置還是標(biāo)簽進(jìn)行切片
print(df.ix)
#DataFrame根據(jù)條件選取子集 類似于sas里面if、where ,R里面的subset之類的函數(shù)
df13>
df10)&(df.Rape>30)>
df
#重命名 相當(dāng)于sas里面的rename R軟件中reshape包的中的rename
df.rename(columns={‘A’:’A_rename’})
df.rename(index={1:’other’})
#刪除列 相當(dāng)于sas中的drop R軟件中的test”, “”).head() #replace(“”, “”)表示將字符串中以””結(jié)束的任意子串替換為空字符串
commits = df2.head(15)
print commits.unique(), len(commits.unique()) #獲的NAME的不同個(gè)數(shù)，類似于sql里面count(distinct name)
關(guān)于pandas讀取數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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網(wǎng)站題目：Pandas輕松讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)(pandas讀取數(shù)據(jù)庫(kù))
新聞來源：http://fisionsoft.com.cn/article/cdjgdjo.html
