Python 数据分析：利用 pandas 和 SQL 进行数据库操作 (pandas 数据库 sql)
概述
现今，数据分析和数据科学正在迅速发展，数据分析的一个重要部分是对大量数据进行存储和管理。Python 是一种非常流行的编程语言，用于数据分析的时候，Python 经常被称为 “数据科学家的工具箱” ，因为它拥有许多操作数据的强大库和工具。其中一种库就是 pandas，它能够处理数据并进行各种操作，包括读取、写入、合并、转换和过滤等。在本文中，我们将探讨如何使用 pandas 库和 SQL 语言来操作数据库，让您更好地理解数据分析的核心概念。
pandas
pandas 是一种高效、强大和灵活的数据操作工具，它能够帮助我们轻松地处理大部分数据处理工作。它有两种基本数据结构，分别是 Series 和 DataFrame 。Series 是一种类似于数组的一维数据结构，而 DataFrame 是一个二维表格，类似于 Excel 表格，但具有更强大的功能，如可多维操作、无缝连接、数据插入和删除等操作。
在进行数据库操作时，我们通常需要将数据从数据库中读取出来，然后用 pandas 在内存中进行处理。pandas 提供了很多方法来读取不同格式的数据，其中最常见的是 CSV、Excel、ON、HTML、数据库等等。我们使用 pandas.read_sql 函数将数据库中的数据读取到 pandas DataFrame 中进行操作。
SQL
SQL（Structured Query Language）是一种用于数据库管理的标准语言。通过 SQL ，我们可以查询数据库中存储的数据、更新数据、删除数据等操作。SQL 是关系型数据库管理系统的核心语言，很多流行的数据库软件如 MySQL、PostgreSQL、Oracle Database 等都支持 SQL。
通过 SQL ，我们可以很容易地使用各种功能和算法操作数据，例如：
1. 选择和过滤：SELECT、WHERE、LIMIT。
2. 排序和聚合：ORDER BY、GROUP BY、SUM、AVG、MAX、MIN 等。
3. 数据插入、更新和删除：INSERT、UPDATE、DELETE。
pandas 和 SQL 的结合使用使得我们可以更加灵活地操作数据库。
使用 pandas 和 SQL 进行数据库操作
在本示例中，我们将使用 Python3 和 MySQL 数据库，在 Windows 环境下操作。在开始之前，您需要先安装 pandas 和 MySQL 客户端。pandas 库可以使用 pip 安装，安装方法如下：
pip install pandas
在 MySQL 数据库上，我们将使用 MySQL Connector Python 客户端。您可以在这里进行下载和安装：https: //dev.mysql.com/downloads/connector/python/8.0.html
1. 连接 MySQL 数据库
我们需要连接到 MySQL 数据库。我们将使用 pandas.read_sql 函数来读取数据，因此需要安装 MySQL 客户端并使用 Python 的 MySQL Connector 库来连接到 MySQL 数据库。在打开 python shell 后，可以按如下操作连接到 MySQL：
import mysql.connector
from mysql.connector import errorcode
# 连接到 MySQL 数据库
try:
cnx = mysql.connector.connect(user=‘root’, password=‘’, host=‘localhost’, database=‘testdb’)
print(“Connected to database”)
except mysql.connector.Error as err:
if err.errno == errorcode.ER_ACCESS_DENIED_ERROR:
print(“Access denied, check your login credentials”)
elif err.errno == errorcode.ER_BAD_DB_ERROR:
print(“Database not existing, check your database name”)
else:
print(err)
2. 查询数据
连接到数据库后，我们可以开始查询数据。我们将使用 SELECT 语句查询一个数据表中的数据。
import pandas as pd
data_from_mysql = pd.read_sql(“SELECT * FROM players”, con=cnx)
print(data_from_mysql)
这个查询将返回 “players” 表中的所有记录，将结果存储在名为 “data_from_mysql” 的 pandas.DataFrame 对象中，可以使用 pandas.DataFrame.head() 方法查看前五个行的数据。
3. 更新和插入数据
除了查询数据，我们还可以更新和插入数据。我们先来看一下如何更新数据：
import mysql.connector
# 建立游标
cursor = cnx.cursor()
# 执行一条SQL语句
update_query = “””UPDATE players SET team_name = ‘Man City’ WHERE player_name = ‘John Doe’”””
cursor.execute(update_query)
cnx.commit()
这个查询将更新 “players” 表中名为 “John Doe” 的记录的 “team_name” 列为 “Man City”。最后一行语句是提交事务，提交之前所有 SQL 语句的结果才被更新。
下面是如何插入一条新记录的代码：
# 插入新纪录的SQL语句
insert_query = “””INSERT INTO players
(player_name, team_name, jersey_number, nation)
VALUES(‘Messi’, ‘Barcelona’, ‘10’, ‘Argentina’)”””
# 执行SQL语句
cursor.execute(insert_query)
cnx.commit()
这个查询将在 “players” 表中插入一条新的记录，“Messi”，其球队为“巴萨”，球衣号码为“10”，国籍为“阿根廷”。
4. 删除数据
我们来看一下如何删除数据。我们将使用 DELETE 语句来删除一个名为 “John Doe” 的记录：
# 删除记录的SQL
delete_query = “””DELETE FROM players WHERE player_name = ‘John Doe’”””
# 执行SQL语句
cursor.execute(delete_query)
cnx.commit()
这个查询将从 “players” 表中删除名为 “John Doe” 的记录。与更新操作一样，我们需要使用 transaction.commit() 方法提交修改事务。
结论
在本文中，我们介绍了如何使用 pandas 和 SQL 进行数据库操作。对于任何类型的数据，pandas 都很有效。我们还介绍了 SQL 语言中的一些基本语句，包括 SELECT、UPDATE、INSERT 和 DELETE 等，您可以用它们来查询、更新、插入和删除数据。
就数据科学而言，大多数数据工作都是处理和管理数据的过程。pandas 和 SQL 使这个过程变得更加容易和高效。您可以使用 pandas 读取数据库表并将其转换为 DataFrame 对象，然后使用 SQL 语句来执行各种操作。通过这种方法，您能够更高效地管理和操作存储在数据库中的数据，帮助您更好地理解数据分析的基本概念。
