Pandas操作mysql数据库公司中有时候我们的需求是操作mysql数据库中的数据，如果我们能用pandas直接操作m

公司中有时候我们的需求是操作mysql数据库中的数据，如果我们能用pandas直接操作mysql的话，就比较方便了
因此在这里给大家分享一下，pandas对mysql数据库的读写操作：

pandas读取mysql数据库：

[Python]

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# 导入必要模块

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块

# MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：mydb

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localhost:3306/pandas')

# 查询语句，选出employee表中的所有数据

sql = '''

select * from mydf;

'''

# read_sql_query的两个参数: sql语句，数据库连接

df = pd.read_sql_query(sql, engine)

# 输出employee表的查询结果

print(df)

pandas写入数据到mysql：

[Python]

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# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列

df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[12,34,56,89]})

# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列

df.to_sql('mydf', engine, index= False)

print('Read from and write to Mysql table successfully!')

pandas读取csv数据到mysql中：

[Python]

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# 读取本地CSV文件

df = pd.read_csv("lianjia.csv", sep=',')

# # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列

df.to_sql('mydata', engine, index= False)

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