方法一:
#-*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine class 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:
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编程小技巧。
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