import pandas as pd # 连接到一个给定的数据库 conn = psycopg2 . connect ( database = "***(需要连接的数据库名称)" , user = "postgres" , password = '***数据库密码' , host = "localhost" , port = '5432' ) cursor = conn . cursor ( ) # 连接游标 #获取数据表1中的列名 sql1_text = """select string_agg(column_name,',') from information_schema.columns where table_schema='public' and table_name='datatable1(表名)' cursor . execute ( sql1_text ) #执行SQL语句 # 获取SELECT返回的元组 data1 = cursor . fetchall ( ) # 获取sql1_text中全部数据，此数据为嵌套元组数据(元组列表) #获取数据表1中的数据 sql2_text = """select * from datatable1 cursor . execute ( sql2_text ) #执行SQL语句 # 获取SELECT返回的元组 data2 = cursor . fetchall ( ) # 获取sql2_text中全部数据 #将获得的列名元组数据转换为列名列表数据 columns_name = list ( data1 [ 0 ] ) [ 0 ] . split ( ',' ) df1 = pd . DataFrame ( list ( data2 ) , columns = columns_name ) cursor . close ( ) # 关闭游标 conn . close ( ) # 关闭数据库连接--不需要使用数据库时，及时关闭数据库，可以减少所占内存 import psycopg2 #python用来操作postgreSQL数据库的第三方库 import pandas as pd# 连接到一个给定的数据库conn = psycopg2.connect(database="***(需要连接的数据库名称)",user="postgres", password='***数据库密码', host="localhost", port='5432')#获取数据表1中的数据，转换为dataframesql1_text="""select * from 其实在 Python 中可以用来 连接 PostgreSQL 的模块很多，这里比较推荐psyco pg 2。psyco pg 2安装起来非常的简单（pip install psyco pg 2），这里主要重点介绍下如何使用。 连接 数据库 ： import psyco pg 2 conn = psyco pg 2.connect(host=10.100.157.168,user=postgres,password=postgres,database=testdb) 连接 时可用参数：      dbname – 数据库 名称 (dsn 连接 模式)      database – 数据库 名称 def con_sql(db,sql): # 创建 连接 db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3308, user='name', passwd='password', db=db, charset='utf8') # 创建游标 cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() #执行结果转化为 dataframe df = pd

import pandas as pd import pymysql #该库用于 python 和mysql的 连接 #参考：https://www.runoob.com/ python 3/ python 3-mysql.html#打开 数据库 连接 ，db为 数据库 名称 db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="China110@",db="...

# 连接 数据库 conn = psyco pg 2.connect(database="your_database_name", user="your_username", password="your_password", host="your_host", port="your_port") # 创建游标 cur = conn.cursor() # 执行 SQL 查询 cur.execute("SELECT * FROM your_table_name") # 获取 结果 rows = cur.fetchall() # 关闭游标和 连接 cur.close() conn.close() 注意替换上面的参数值以适应你自己的情况。