下载并安装MySQL,设置用户名root的密码为'password',便于记忆。 安装navicate,这是一款数据库的可视化软件。python
在系统环境变量path中添加mysql的bin目录, 打开powershell命令行,输入mysql -u root -p,随后在powershell的密码输入提示处,输入root用户的密码。mysql
在powershell中登录mysql后,显示mysql>,目前能够输入数据库操做指令了。sql
1.3.1 建立数据库shell
create database <数据库名>;数据库
1.3.2 显示数据库app
show databases;dom
1.3.3 删除数据库fetch
drop database <数据库名>;命令行
1.3.4 链接数据库code
use database <数据库名>;
1.3.5 建立表
create table <表名> ( <字段名1> <类型1> [,..<字段名n> <类型n>]);
例如: create table myclass(id int(4), name char(20));
pymsql是Python中操做MySQL的模块。
import pymysql # 一、建立链接 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='password', db='db01', charset='utf8') # 二、建立游标 cursor = conn.cursor() # 三、执行SQL,并返回受影响的行数 sql = 'select * from price where close>10' cursor.execute(sql) # 四、提交,不然没法保存新建或者修改的数据 conn.commit() # 五、获取查询的数据 row_1 = cursor.fetchone() row_2 = cursor.fetchmany(10) row_3 = cursor.fetchall() # 六、关闭游标 cursor.close() # 七、关闭链接 conn.close()
# 一、建立dataframe import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(8,4)),index=list('abcdefgh'),columns=list('ABCD')) # 二、写入数据 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/db01?charset=utf8') df.to_sql('normal',engine,schema='db01',if_exists='replace',index=False,index_label=False) # 三、读取mysql中的数据为dataframe格式 sql_cmd = "SELECT * FROM normal" df2 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine) print(type(df2))
to_sql()解析: xy: 指数据库中的表名
engine: 指链接数据库的引擎
schname: 指将导入的数据库名字
if_exists: 指添加方式: append表示若表存在,把数据插入,若不存在则建立一个表插入数据; fail表示若表存在,则啥也不作; replace表示若表存在,则删了表,再从新建一个表掺入数据。