sql快还是pandas快 如何在Python中，使用Pandas库实现MySQL数据库地读写？

如何在Python中，使用Pandas库实现MySQL数据库地读写？

这个非常简单，Pandas内置了读写MySQL数据库的函数（read_sql_query和to_sql），只需简单几行代码就可以轻松完成对MySQL数据的读写，下面我简单介绍一下实现过程：

1.首先，需要安装SQLAlchemy模块（一个Python ORM框架，通过对象关系映射对数据库进行操作，支持目前几乎所有主流的关系型数据库，包括MySQL，SQL Server，Oracle等），这个是Pandas连接MySQL数据库的基础，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install sqlalchemy”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来读取MySQL数据库了，测试代码如下，先创建一个MySQL连接，然后输入SQL查询语句，最后就可以直接使用read_sql_query函数读取MySQL数据了，这里的返回结果最终是DataFrame类型，方便后面程序对数据进行处理：

3.写入MySQL数据库，这个也非常简单，测试代码如下，也是先创建一个MySQL连接，然后构造DataFrame数据类型，输入你需要写入的数据，最后再直接使用to_sql函数保存到MySQL数据库就行：

至此，我们就完成了使用Python的Pandas模块来读写MySQL数据库。总的来说，整个过程非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下上面的代码，多调试几遍程序，很快就能掌握的，当然，你也可以直接使用pymysql模块对MySQL数据库进行读写，只不过没有Pandas这么方便，感兴趣的话，可以到网上搜一下相关资料和教程，非常丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

Python中Pandas时间加减如何表示？

使用DataFrame查看数据(类似SQL中的select):frompandasimportDataFrame#从pandas库中引用DataFramedf_obj=DataFrame()#创建DataFrame对象df_obj.dtypes#查看各行的数据格式df_obj.head()#查看前几行的数据，默认前5行df_obj.tail()#查看后几行的数据，默认后5行df_obj.index#查看索引df_obj.columns#查看列名df_obj.values#查看数据值df_obj.describe#描述性统计df_obj.T#转置df_obj.sort(columns=‘’)#按列名进行排序df_obj.sort_index(by=[‘’，’’])#多列排序，使用时报该函数已过时，请用sort_valuesdf_obj.sort_values(by=[""，""])同上!

pythonpandasto_sql将excel数据导入到MySQL数据库？

如果已经导入一部分，但已经导入的数据会存在的，你再导入的话，就会存在重复

最好还是把已经导入的数据先删除，再重新再导入一次（最好还要将第一次导入的错误数据先要清理好，再导入）

如果想智能一些，可以在导入之前，先做一个Sql语句清空原有导入的数据

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