Pandas外部数据库导入教程 (如何从pandas导入外部数据库)
Pandas是Python编程语言中数据分析非常重要的一个库，它能够帮助我们将数据读取到到内存中，并进行各种处理和分析。在Python中，与Pandas结合使用的数据库非常多，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle等。但是如何将这些数据库中的数据导入到Pandas中呢？本文将为大家介绍Pandas外部数据库导入的教程。
一、安装数据库驱动
在Python中，连接数据库需要依赖于各种数据库驱动，因此在导入外部数据库之前，我们需要安装相应的数据库驱动。例如连接MySQL需要使用MySQLdb的库，连接SQLite需使用sqlite3的库，连接PostgreSQL需要使用psycopg2的库等等。这里我们以连接SQLite数据库为例进行讲解。
1.1 SQLite数据库驱动安装
Python默认支持SQLite数据库的连接，因此我们不需要额外安装SQLite3。下面我们需要使用的是sqlite3库，可以通过pip命令进行安装。执行以下命令即可：
“`python
pip install sqlite3
“`
检查sqlite3库是否安装成功：
“`python
import sqlite3
print(sqlite3.version)
print(sqlite3.sqlite_version)
“`
注意，这里的sqlite3是一个Python库，而不是SQLite数据库。
1.2 MySQL数据库驱动安装
要连接MySQL数据库，我们需要安装MySQL数据库驱动程序MySQLdb。执行以下命令即可安装：
“`python
pip install MySQLdb
“`
1.3 PostgreSQL数据库驱动安装
要连接PostgreSQL数据库，我们需要安装psycopg2库。执行以下命令即可安装：
“`python
pip install psycopg2
“`
二、连接外部数据库
2.1 SQLite数据库连接
在Python中，连接SQLite数据库非常简单，只需要使用sqlite3库的connect函数即可。例如：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“test.db”)
“`
其中，test.db是我们需要连接的数据库名，如果该数据库不存在，则会新建一个test.db。
2.2 MySQL数据库连接
和连接SQLite数据库类似，连接MySQL数据库需要先导入MySQLdb库，然后使用诸如connect、cursor等函数进行操作。我们需要提供MySQL的地址、账号、密码等信息，例如：
“`python
import MySQLdb
# 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=3306,
user=”root”,
password=”123456″,
db=”testdb”
)
# 获取游标
cur = conn.cursor()
# 执行SQL语句
sql_select = “SELECT * FROM tb1”
cur.execute(sql_select)
# 获取所有结果集
items = cur.fetchall()
# 输出结果集
for item in items:
print(item)
“`
2.3 PostgreSQL数据库连接
连接PostgreSQL数据库需要先导入psycopg2库，然后使用connect函数进行连接。我们需要提供PostgreSQL的地址、账号、密码等信息，例如：
“`python
import psycopg2
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=5432,
database=”testdb”,
user=”postgres”,
password=”123456″
)
# 获取游标
cur = conn.cursor()
# 执行SQL语句
sql_select = “SELECT * FROM tb1”
cur.execute(sql_select)
# 获取所有结果集
items = cur.fetchall()
# 输出结果集
for item in items:
print(item)
“`
三、将外部数据库数据导入到Pandas中
连接数据库成功之后，我们需要将数据库中的数据导入到Pandas中进行处理。Pandas库提供了read_sql函数，该函数可以从数据库中读取数据，并返回一个DataFrame对象。以下是一个从SQLite数据库中读取数据的示例：
“`python
import pandas as pd
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect(‘test.db’)
# 读取tb1表中的数据
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 输出前5行数据
print(df.head())
“`
同样的，在MySQL和PostgreSQL等其他数据库中，我们只需要使用对应的连接字符串和SQL语句即可将数据读取到Pandas中，例如：
“`python
import pandas as pd
import MySQLdb
# 连接到MySQL数据库
conn = MySQLdb.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=3306,
user=”root”,
password=”123456″,
db=”testdb”
)
# 读取tb1表中的数据
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 输出前5行数据
print(df.head())
“`
“`python
import pandas as pd
import psycopg2
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(
host=”127.0.0.1″,
port=5432,
database=”testdb”,
user=”postgres”,
password=”123456″
)
# 读取tb1表中的数据
df = pd.read_sql(‘select * from tb1’, conn)
# 输出前5行数据
print(df.head())
“`
四、
本文介绍了Python Pandas库中如何导入外部数据库数据的方法，包括安装数据库驱动、连接外部数据库以及将数据导入到Pandas中。只要按照本文中的方法进行操作，即可成功将各种数据库中的数据，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL等导入Pandas中进行各种处理与分析。
相关问题拓展阅读：
如何将pandas安装到idle目录下
一、pandas库的安装
1.打开cmd窗口。
（1）点击开始栏，搜索cmd并打开。
（2）或者快捷键win+R打开。
2.找到安装的Python路径。
可以通过右键点击Python快捷键，查找文件路径。（博主电脑并未分盘，故安装到了C盘，这里推荐大家安装到D盘或银喊碧E盘等路径。）
3.进入文件路径
在输入cd+空格+文件路径，进入文件路径下进行安装。
4.输入命令pip install pandas执行安装。
**提示：**这里要求pandas的安装是在pip库已经安装好的前提下进行的。如果没有安装或无法确定是否安装pip库，可以查看下文连接确定【pip库的安装与版本检查】
可以看到，红色的字中，有runtime超时提示。
换用了镜像的安装命令，成功！
5. 新建test.py文件测试，确定是否能够成功引入pandas库。
import pandas as pdprint(“Success!”)
二、唠唠库安装（敲重点！）
1.安装方法总结
不知锋举道聪明的你有没有发现，这些库的安装是有一定套路的。只要掌握了这些套路，只有你想不到的库，没有你安不了的库。
（1）通用套路：查找文件路径，使用cmd的cd命令进入该路径；输入命令pip install +包名即可开始安装。
（2）镜像套路：查找文件路径，使用cmd的cd命令进入该路径；输入命令pip3 install -i
+包渗清名即可开始安装。
如果你是初学者，记得安装pycharm，并配置好环境变量。这样之后就可以直接在pycharm中安装库了，更为方便简洁。
pycharm推荐安装专业版的，这样以后如果想利用pycharm作python的开发，会更加方便，B站有很多破解方法的视频（当事人表示非常后悔，为什么不早早安装专业版）。只是简单的学习如何使用python的话，社区版足够用啦。
关于如何从pandas导入外部数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
