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明天咱们来摸索 pandas。
一、基本知识概要
- SQLAlchemy 模块装置
- 数据库 PostgreSQL 下载安装
- PostgreSQL 根本介绍应用
- Pandas+SQLAlchemy 将数据导入 PostgreSQL
- Python 与各种数据库的交互代码实现
二、开始入手动脑
1、SQLAlchemy 模块装置
装置SQLAlchemy模块(上面操作都是在虚拟环境下)：办法一：间接 pip 装置(最简略，装置慢，可能出错)
pip install SQLAlchemy
办法二：轮子 (wheel) 装置(比较简单，装置速度还能够，根本不出错) 点击这里下载SQLAlchemy 的.whl文件，而后挪动到你的开发环境目录下。
pip install xxxxx.whl
办法三：豆瓣源装置(比较简单，装置速度快，不便，举荐)
pip install \-i https://pypi.douban.com/simple/ SQLAlchemy
2、数据库 PostgreSQL 下载安装
（1） 下载地址：https://www.enterprisedb.com/…
（2） 下载实现后，点击安装文件，基本上就是 Next。
First，装置目录，倡议本人抉择，不要装置在 C 盘。
Second，Password，能够设置简略点，毕竟只是用来本人学习。
Third，端口号，倡议不要改，就用 5432，改了容易和其余端口抵触，到时候本人又不晓得怎么解决，麻烦。
其余没有说到的就默认设置，Next，Next，Next~ 装置过程个别 10 分钟左右，不要急。Finally，装置实现后，勾销图上的选项框，图上的意思是在后盾启动 Stack Builder（堆栈生成器），没有必要。
最初举荐几个相干学习网站 Postgre 社区：https://www.postgresql.org/co… Postgre 官网文档：https://www.postgresql.org/docs/ 易百 Postgre 学习教程：https://www.yiibai.com/postgr…
3、PostgreSQL 根本介绍应用
（1） PostgreSQL 特点
以上内容截取自 易百 Postgre 学习教程。（2） 利用 PostgreSQL 创立一个数据库 a . 关上pgADmin4，发现这个图形化操作界面是一个 Web 端的，先会要求输出 Password，就是装置时候设置的 Password。点击Servers->PostgreSQL 11->Databases-> 右键 ->Create->Database。
b . 输出数据库名称，其余默认，正文本人轻易写，我写的first database，示意我的第一个数据库。
咱们还能够看一下数据库创立的语句，点击弹框中的SQL即可。
4、Pandas+SQLAlchemy 将数据导入 Postgre
（1） Python 操作代码
| import pandas as pd | |
| import sqlalchemy as sa | |
| \# 读取的 CSV 文件门路 | |
| r\_filepath \= r"H:\\PyCoding\\Data\_analysis\\day01\\data01\\realEstate\_trans.csv" | |
| \# 数据库鉴权 | |
| user \= "postgres" \# 数据库用户名 | |
| password \= "root" \# 数据库 password | |
| db\_name \= "test513" \# 数据库名称 | |
| \# 连贯数据库 | |
| engine \= sa.create\_engine('postgresql://{0}:{1}@localhost:5432/{2}'.format(user, password, db\_name)) | |
| print(engine) | |
| \# 读取数据 | |
| csv\_read \= pd.read\_csv(r\_filepath) | |
| \# 将 sale\_date 转成 datetime 对象 | |
| csv\_read\['sale\_date'\] \= pd.to\_datetime(csv\_read\['sale\_date'\]) | |
| \# 将数据存入数据库 | |
| csv\_read.to\_sql('real\_estate', engine, if\_exists\='replace') | |
| print("实现") | |
| \# 可能报错：ModuleNotFoundError: No module named 'psycopg2' | |
| \# 解决办法：pip install psycopg2 |
（2） 代码解析
engine \= sa.create\_engine('postgresql://{0}:{1}@localhost:5432/{2}'.format(user, password, db\_name))
sqlalchemy 的 create\_engine 函数，创立一个数据库连贯，参数为一个字符串，字符串的格局是：
<database_type>://<user_name>:<password>@<server>:<port>/<database_name>
数据库类型:// 数据库用户名: 数据库 password@服务器 IP(如:127.0.0.1)或者服务器的名称(如：localhost): 端口号 / 数据库名称
其中能够是：postgresql，mysql 等。
csv\_read.to\_sql('real\_estate', engine, if\_exists\='replace')
pandas 的 to\_sql 函数，将数据（csv\_read 中的）间接存入 postgresql，第一个参数指定了存储到数据库后的表名，第二个参数指定了数据库引擎，第三个参数示意，如果表real_estate曾经存在，则替换掉。（3） 运行后果
此外，pandas库还提供了数据库查问操作函数read_sql_query, 只需传入查问语句和数据库连贯引擎即可，源码正文为Read SQL query into a DataFrame.，意思是：把数据库查问的内容变成一个DataFrame对象返回。
| query \= 'SELECT \* FROM real\_estate LIMIT 10' | |
| top10 \= pd.read\_sql\_query(query, engine) | |
| print(top10) |
5、Python 与各个数据库的交互代码
a . Python 与 MySql
| \# 应用前先装置 pymysql 模块：pip install pymysql | |
| \# 导入 pymysql 模块 | |
| import pymysql | |
| #连贯数据库, 参数阐明：服务器，用户名，数据库 password，数据库名称 | |
| db \= pymysql.connect("localhost","root","root","db\_test") | |
| #应用 cursor()办法创立一个游标对象 | |
| cursor \= db.cursor() | |
| #应用 execute()办法执行 SQL 语句 | |
| cursor.execute("SELECT \* FROM test\_table") | |
| #应用 fetall()获取全副数据 | |
| data \= cursor.fetchall() | |
| #敞开游标和数据库的连贯 | |
| cursor.close() | |
| db.close() |
b . Python 与 MongoDB
| \# 应用前先装置 pymongodb 模块：pip install pymongodb | |
| \# 导入 pymogodb 模块 | |
| import pymongo | |
| \# 连贯数据库, 参数阐明：服务器 IP，端口号默认为 27017 | |
| my\_client \= pymongo.MongoClient(host\="127.0.0.1",port\=27017) | |
| \# 间接通过数据库名称索引，有点像字典 | |
| my\_db \= my\_client\["db\_name"\] | |
| \# 连贯 collection\_name 汇合，Mongodb 里汇合就相当于 Mysql 里的表 | |
| my\_collection \= my\_client\["collection\_name"\] | |
| datas \= my\_collection.find() \# 查问 | |
| for x in datas : | |
| print(x) |
c . Python 与 Sqlite
| \# 应用前先装置 sqlite3 模块：pip install sqlite3 | |
| ''' | |
| sqlite 数据库和后面两种数据库不一样，它是一个本地数据库 | |
| 也就是说数据间接存在本地，不依赖服务器 | |
| ''' | |
| \# 导入 sqlite3 模块 | |
| import sqlite3 | |
| \# 连贯数据库，参数阐明：这里的参数就是数据文件的地址 | |
| conn \= sqlite3.connect('test.db') | |
| #应用 cursor()办法创立一个游标对象 | |
| c \= conn.cursor() | |
| #应用 execute()办法执行 SQL 语句 | |
| cursor \= c.execute("SELECT \* from test\_table") | |
| for row in cursor: | |
| print(row) | |
| #敞开游标和数据库的连贯 | |
| c.close() | |
| conn.close() |
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