Mysql 02_1 pandas

pandas 라이브러리와 pymysql

실습 환경 구축

• students.sql 을 Workbench 로 실행시키기

데이터베이스 접속

import pymysql
import pandas as pd

host_name = 'localhost'
host_port = 3306
username = 'root'
password = '1234'
database_name = 'student_mgmt'

db = pymysql.connect(
    host=host_name,     # MySQL Server Address
    port=host_port,          # MySQL Server Port
    user=username,      # MySQL username
    passwd=password,    # password for MySQL username
    db=database_name,   # Database name
    charset='utf8'
)

read_sql()

• pandas 라이브러리의 기능 중, read_sql() 메서드로 SQL 바로바로 확인하기

pandas.read_sql(쿼리, 연결된 db connection 객체)

SQL = "SHOW TABLES"

df = pd.read_sql(SQL, db)

df

SQL = "SELECT * FROM students"
df = pd.read_sql(SQL, db)
df.to_csv('students.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8')
df

to_csv()

• pandas 라이브러리의 기능 중, to_csv() 메서드로 검색 결과 파일로 저장하기
  • csv 파일 포멧은 데이터간 콤마(,)로 구분해서 표시하는 단순 형식을 가지고 있음
  • csv 파일 포멧은 엑셀 프로그램에서도 읽고, 쓸 수 있음

df.to_csv('students.csv', sep=',', index=False encoding='utf-8')