数据处理是数据分析过程中至关重要的一步。而在这个过程中，读取数据库中的数据往往占用了很大的时间和精力。为了简化数据处理过程，提高数据处理效率，Python数据处理库Pandas提供了读取数据库的功能，使得读取数据库中的数据变得轻松简便。
一、Pandas简介
Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了快速、灵活和丰富的数据结构。Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，它们分别对应于一维的序列和二维的表格。Pandas的优点是在于既支持数据分析和数据处理所需的特性，还具有很好的性能和内存使用率。
二、Pandas读取数据库的方法
Pandas提供了read_sql()函数来轻松读取数据库中的数据。这个函数接收两个必需参数：SQL语句和数据库连接。其中SQL语句定义了要获取哪些数据，而数据库连接则通过Python标准库中的sqlachemy来创建。
read_sql()函数会返回一个DataFrame对象，这个对象包含了查询结果中的所有数据。可以将这个DataFrame对象用于数据清洗、数据分析、数据可视化等操作中。
下面是一个读取MySQL数据库的示例代码：
“` python
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine(‘mysql://username:password@host:port/database_name’)
sql_query = ‘SELECT * FROM table_name’
df = pd.read_sql(sql_query, engine)
“`
这个代码片段中的engine是用来创建连接的对象，将会通过MySQL连接来获得数据。sql_query则是要执行的SQL语句。最后通过read_sql()函数来获取数据。
三、Pandas读取数据库的示例
下面是一个读取SQLite数据库的示例代码：
“` python
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine(‘sqlite:///database_name.db’)
sql_query = ‘SELECT * FROM table_name’
df = pd.read_sql(sql_query, engine)
“`
这个代码片段中的engine对象是用来连接SQLite数据库的。sql_query将会执行查询语句。最后通过read_sql()函数来获取查询结果。
四、Pandas读取数据库的注意事项
在使用Pandas读取数据库时需要注意以下几点：
1. 要先安装相应的数据库驱动程序。例如要读取MySQL数据库，则需要安装MySQL数据库驱动程序。
2. 要掌握SQL语句的语法，以便正确地查询所需数据。
3. 查询结果的大小和内存使用率要注意，避免内存不足导致程序崩溃。
4. 要根据实际情况来选择合适的数据库类型和存储方式，以便更好地存储和查询数据。
五、
Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了丰富的数据处理工具。Pandas提供的read_sql()函数可以帮助我们轻松地读取数据库中的数据，从而简化数据处理流程，提高数据处理效率。要注意语法和内存使用率，特别是在处理大量数据时需要格外关注。因此，掌握Pandas读取数据库的方法和注意事项是数据处理的必修课。
相关问题拓展阅读：
- Python + Pandas + Matplotlib初探数据分析
- 数据分析师用哪个数据库比较好？
Python + Pandas + Matplotlib初探数据分析
大数据测试，说来进入这块领域也快2年半了。每天工作的内容是验证数据表的逻辑正确性。
最近偶有所思，数据测试能否更进一步？如何利用已有技能对海量数据进行全面分析，找出数据质量问题或协助数据分析师发现逻辑漏洞？
再或者，能否向数据分析师转型呢？想得很多，思绪有些杂乱。于是我冷静了下，不再空想。我先做点东西出来看看，再评估下自己是否有这个能力和资质。
花了1个星期的时间，学习了 Python 的 Pandas 模块，按照学习示例一边学习一边实操，慢慢地感觉就来了。对 Pandas 有了基本的认知后，我在寻找一个突破点，我想我不能一直只是这样按照示例代码敲下去，毫无意义。
我得将所学的 Pandas 知识结合公司现有的业务进行运用。刚开始至少能简单地开始对某张数据表的某个指标进行数据分析。于是我按照这样的想法对 test. test_resv001_room_daily_df 表的 number_of_room_nights 指标开始了数据分析的 探索 。
1、hivesql数据准备
hivesql内容说明：
从上面的 hivesql 语句可以看出，这条 sql 的目的是查询出 hotel_code_new 为 ‘CNSZV002′,’CWH’,’CWSW’,’ESL’,’FIJ’ 在2023年各个月份的 number_of_room_nights 指标总和，按照 hotel_code_new 和月份作分组和排序。
2、代码实现
3、hive数据库all_data的数据结构查询结果
4、代码实现2中的print(df)输出结果
手工校对通过，与 hivesql 输出结果一致。
5、将dataframe数据结构的df数据使用plot生成趋势图
调用df.plot()不带任何参数的趋势图如下：
上述折线图表示：当前月份值及 历史 月份值的累加和。
调用df.plot(kind=’bar’)时加上参数kind=’bar’的趋势图如下：
上述柱状图表示：当前月份值及 历史 月份值的累加和。
两个图只是展示形式上的区别，都能在一定程度上体现2023年12个月份每个不同 hotel_code_new 当前月份与 历史 月份 number_of_room_nights 值的累加和的数据分布情况，可以说是一个简单的数据分析。
6、将dataframe数据写入csv文件
room_nts.csv内容如下：
7、读取csv文件中dataframe数据
8、将dataframe多维数据存储到excel中
room_nts.xlsx文件中sheet_name为room_nts的内容如下：
9、从excel中读取dataframe多维数据
小结
今天分享的数据分析内容比较基础，主要是将学到的技能与业务相结合的初步 探索 ，后续还需要不断 探索 与学习，将学习到的技能加以思考并运用到实际项目业务中，如此方能走得更远。
数据分析师用哪个数据库比较好？
作为一个数据分析师来回答一下：
我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互数冲联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴燃毕备的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据，至于更高级别的优化、事务之类的，一般是使用不到的，有专门的数据库人员，我们只要用好数据库就好。
说道数据分析或者数据挖掘，除了数据库来存取数据，我们还需要处理数据的工具，最趁手的当然是Python了。Python结合数据库是日常的code，Python也提供了齐备的工具，针对MySQL的有pymysql库，和oracle结合有cx_Oracle库，和mongodb结合有pymongo库，另外当然少不了我们的数据分析利器pandas库了，提供了read_sql函数，支持各种数据库，直接读取成DataFrame的数据格式，十分的方便。
总结一下就是：其实遇到的大多数都是MySQL，oracle也有，这两种都是sql语句，差别不大，只要掌握sql语句，这两个数据库问题都不大，mongodb是新兴的非关系数据库，语句也不是很复杂，之间上手工作也是无压力的。结合Python中的pandas使用，让你很溜的处理数据，数据分析也就得心应手了，小case了。皮毁
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