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第4章 pandas统计分析基础(1).ppt

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第4章 pandas统计分析基础(1)

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大数据，成就未来

pandas统计分析基础

23-Dec-23

大数据挖掘专家

掌握DataFrame的常用操作

读写不同数据源的数据

转换与处理时间序列数据

大数据挖掘专家

 pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外，还需要使用SQLAlchemy库建立对

应的数据库连接。SQLAlchemy配合相应数据库的Python连接工具（例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者

pymysql库），使用create_engine函数，建立一个数据库连接。

 creat_engine中填入的是一个连接字符串。在使用Python的SQLAlchemy时，MySQL和Oracle数据库连接字符串

的格式如下

数据库产品名+连接工具名：//用户名:密码@数据库IP地址:数据库端口号/数据库名称？charset = 数据库数据编码

读写数据库数据

1.数据库数据读取

大数据挖掘专家

 read_sql_table只能够读取数据库的某一个表格，不能实现查询的操作。

pandas.read_sql_table (table_name, con, schema=None, index_col=None,

coerce_float=True, columns=None)

 read_sql_query则只能实现查询操作，不能直接读取数据库中的某个表。

pandas.read_sql_query (sql, con, index_col=None, coerce_float=True)

 read_sql是两者的综合，既能够读取数据库中的某一个表，也能够实现查询操作。

pandas.read_sql (sql, con, index_col=None, coerce_float=True, columns=None)

读写数据库数据

1.数据库数据读取

大数据挖掘专家

参数名称说明

sqlor

table_name

接收string。表示读取的数据的表名或者sql语句。无默认

。

con 接收数据库连接。表示数据库连接信息。无默认

index_col

接收int，sequence或者False。表示设定的列作为行名，

如果是一个数列则是多重索引。默认为None。

coerce_float

接收boolean。将数据库中的decimal类型的数据转换为

pandas中的float64类型的数据。默认为True。

columns 接收list。表示读取数据的列名。默认为None。

读写数据库数据

1.数据库数据读取

pandas三个数据库数据读取函数的参数几乎完全一致，唯一的区别在于传入的是语句还是表名。

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