Python爬取MySQL数据，助力数据分析（python读取mysql数据）

摘要：

SQL（Structured Query Language）是用于在数据库中读取数据和管理数据的语言。Python是一种广泛使用的高级编程语言，用于自动化数据处理，机器学习和数据分析。本文将介绍如何使用Python爬取MySQL数据，并使用Python来清理数据以加速数据分析。

通过Python爬取MySQL数据：

第一步： 准备MySQL数据库，需要安装MySQL服务器。然后，使用MySQL命令将所需数据导入MySQL服务器中。若安装了MySQL服务器，可以执行以下命令来创建新数据库：

CREATE DATABASE db_name 

第二步： 安装Python库,需要在Python中使用MySQL,需要安装MySQLdb库。可以使用以下命令来安装MySQLdb库：

“`

pip install MySQLdb

第三步： 连接到MySQL数据库，并发出SQL查询。可以使用import匯入MySQLdb模組，然后使用MySQLdb.connect（）函數以指定的參數連接到MySQL 服務器。

import MySQLdb

# Open database connection

db = MySQLdb.connect(“hostname”,”username”,”password”,”database_name”)

然后，可以使用游標cursor（）函數指定SQL查詢，如： 

cursor = db.cursor()

cursor.execute(“SELECT * FROM table_name”)

第四步： 使用Python提取MySQL数据，可以使用掃描函數fetchone（）來按順序獲取表中的各行，或者使用重置游標函數scroll（）來隨意更改游標的位置。

for row in cursor.fetchall():

print row

#or

cursor.scroll(-2,mode=’relative’) #move cursor two rows back

row = cursor.fetchone()

最后一步： 清理从MySQL导入的数据，以加速数据分析。可以使用脚本單元控件Pandas中的read_sql（）函數來將MySQL查詢結果作為DataFrame對象載入Python中，以允許快速，基於數據的數據清理，轉換和分析。

``` 
import pandas as pd 
dataframe = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', db) 

使用上述方法，可以輕鬆從MySQL中提取數據。通過使用Python提取MySQL數據，可以將其轉換為可用於快速清理和分析的DataFrame，以助力數據分析。