方法一：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
#-*- coding:utf-8 -*-from sqlalchemy import create_engineclass mysql_engine(): user='******' passwd='******' host='******' port = '******' db_name='******' engine = create_engine('mysql://{0}:{1}@{2}:{3}/{4}?charset=utf8'.format(user,passwd,host,port,db_name))def get_data(sql): pg_enine=mysql_engine() try: with pg_enine.engine.connect() as con, con.begin(): df=pd.read_sql(sql,con)# 获取数据 con.close() except: df=None return df |
方法二：
|
1
2
3
4
|
conn = MySQLdb.connect(host="******",user="******",passwd="******",db='******',port = ******,charset="utf8")sql = "select * from ****** limit 3"df = pd.read_sql(sql,conn,index_col="id")print df |
pd 1.9以后的版本，除了sqllite，均需要通过sqlalchemy来设置
以上这篇Pandas读取MySQL数据到DataFrame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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/data_scientist/article/details/54728600
