python pymysql链接数据库查询结果转为Dataframe_pyodbc cursor.fetchall()之后转成 df

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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.DataFrame(list(result)) # 关闭连接 db.close() #返回dataframe return df db = 'database' sql = 'select * from table' result = con_sql(db,sql) print(result.loc[ 2 , 2 ]) #打印（3,3）位置的值）

其中，遍历dataframe元素

import pandas as pd
dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]
data=pd.DataFrame(dict)
print(data)
for indexs in data.index:
    print(data.loc[indexs].values[0:-1])

参考
遍历dataframe

import pymysqlimport pandas as pddef 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.curso... 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 . fetch all() #执行结果转化为 dataframe df = pd

为了在公司也能有零碎的时间学习，于是在公司电脑上装了mysql。尝试着用 python d却数据并且转化为 DataFrame 格式的数据，但是呢，出现了错误，开始时怎么做的呢？ import pandas as pd import numpy as np import pymysql # 链接数据库，分别是IP，端口，用户名，密码，数据库，编码形式，注意这里的密码和IP我隐藏了，请自己输入你的 con...

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 dataframe sql1_text="""select * from

在利用 python 进行数据分析时，有时候我们会直接连接数据库，将需要分析的数据导入到 python 中。如果直接导入到 python 中，数据格式为tuple，不便于后续的分析。下面为大家介绍两种方法，能够将利用sql提取的数据转换为 dataframe 。

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="...

Pandas DataFrame 入门教程（图解版） DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一，也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一，可以这么说，掌握了 DataFrame 的用法，你就拥有了学习数据分析的基本能力。认识 DataFrame 结构 DataFrame 一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等。其结构图示意图，如下所示： # 连接 MySQL 数据库 conn = pymysql .connect(host='localhost', user='username', password='password', database='database_name', charset='utf8') # 查询语句 sql = 'SELECT * FROM table_name' # 使用 pandas 读取 MySQL 数据库中的数据并转为 dataframe 格式 df = pd.read_sql(sql, conn) # 关闭数据库连接 conn.close() 其中，`host`、`user`、`password`、`database` 分别为连接 MySQL 数据库所需要的参数，`charset` 指定字符集。`sql` 为查询语句，可以根据实际情况进行修改。最后使用 `pd.read_sql()` 方法将查询结果转为 dataframe 格式，存储在变量 ` df ` 中。最后别忘记关闭数据库连接。