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。

def get_df_from_db(sql):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    columnDes = cursor.description #获取连接对象的描述信息
    columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))]
    df = pd.DataFrame([list(i) for i in data],columns=columnNames)
    return df

• 直接利用pandas读取sql

def get_df_from_db_1(sql):
    return pd.read_sql(sql,connection)

其中，connection为连接数据库的参数

connection = MySQLdb.connect(host='*****'
                           , port=****
                           , db='****'
                           , user='****'
                           , passwd='****'
                           , charset='utf8')

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。解析法def get_df_from_db(sql): cursor = connection.cursor() cur... def con_ sql (db, sql ): # 创建连接 db = pymy sql .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 "A":1.0, "B":pd.Timestamp("20220121"), "C":pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype="float32"), "D":np.array([3]*4,dtype="int32"), "E":pd.Categorical(["test","train","test","train"]), "F":"foo" playerIds =salaries_2016['playerID'].tolist() data[‘列名’].tolist() 以上这篇 DataFrame 将某列 数据 转为 数组的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章: python 读取文本中 数据 并转化为 DataFrame 的实例pandas修改 DataFrame 列名的方法pandas系列之 DataFrame 行列 数据 筛选实例 Python 将 DataFrame 的某一列作为index的方法 python DataFram 2、使用游标的好处？ 如果不使用游标功能，直接使用select查询，会一次性将结果集打印到屏幕上，你无法针对结果集做第二次编程。使用游标功能后，我们可以将得到的结果先保存起来，然后可以随意进行自己的编程，得到我们最终想要的结果集。 3、 利用 python 连接 数据库 ，经常会使用游标功能 1）以 python 连接my sql 数据库 为例 2）使用游标的操作步骤 首先，使用pymy sql 连接上my sql 数据库 ，得到一个 数据库 对象。 然后，我们必须要开启 数据库 中的游标功能，得到一个游标对象。 接着，使用游标对象中的execute( from sql alchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor()\n sql ='select * from sys_user' cr.execute( sql ) rs=cr.fetchall() zz=pd.DataFram #定义从 数据库 读取 数据 转换 成 dataframe 函数 def sql _query( sql , db): conn = pymy sql .connect(host='120.24.38.6', user='gongxiang', passwd='daodao6688', db=db, port=3308, charset='utf8') cursor = conn.curso.