我正在将数据从 MySQL 数据库导入 Pandas 数据框。以下摘录是我正在使用的代码:
import mysql.connector as sql
import pandas as pd
db_connection = sql.connect(host='hostname', database='db_name', user='username', password='password')
db_cursor = db_connection.cursor()
db_cursor.execute('SELECT * FROM table_name')
table_rows = db_cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(table_rows)
当我打印数据框时,它确实正确地表示了数据,但我的问题是,是否也可以保留列名?这是一个示例输出:
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 :ID[giA0CqQcx+(9kbuSKV== NaN NaN None None None None None None
1 lXB+jIS)DN!CXmj>0(P8^]== NaN NaN None None None None None None
2 lXB+jIS)DN!CXmj>0(P8^]== NaN NaN None None None None None None
3 lXB+jIS)DN!CXmj>0(P8^]== NaN NaN None None None None None None
4 lXB+jIS)DN!CXmj>0(P8^]== NaN NaN None None None None None None
我想做的是保留列名,它将替换 Pandas 列索引。例如,列名不是 0,而是 MySQL 表中的“First_column”。有什么好的方法可以解决这个问题吗?还是有比我的更有效的方法将数据从 MySQL 导入 Pandas 数据框?
最佳答案
IMO 使用 pandas 从 MySQL 服务器读取数据会更有效率:
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
db_connection_str = 'mysql+pymysql://mysql_user:mysql_password@mysql_host/mysql_db'
db_connection = create_engine(db_connection_str)
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', con=db_connection)
这也应该注意列名...
关于python - 将数据从 MySQL 数据库导入到 Pandas 数据框中,包括列名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37730243/