Python使用pymysql连接数据库并将查询结果转换为DataFrame

pymysql连接数据库并转换为DataFrame

为了节省篇幅，这里直接展示核心代码实现。

import pymysql
import pandas as pd
def con_sql(db,sql):
# 创建连接
  db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3308, user='name', passwd='password', db=db, charset='utf8')
# 创建游标
  cursor = db.cursor()
  cursor.execute(sql)
  result = cursor.fetchall()
#执行结果转化为dataframe
  df = pd.DataFrame(list(result))
# 关闭连接
  db.close()
#返回dataframe
  return df

db = 'database'
sql = 'select * from table'
result = con_sql(db,sql)
print(result.loc[2,2])#打印（3,3）位置的值）

遍历DataFrame元素的方法

接下来演示如何遍历DataFrame中的元素。

import pandas as pd

dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]
data=pd.DataFrame(dict)
print(data)
for indexs in data.index:
  print(data.loc[indexs].values[0:-1])

pymssql调用存储过程获取返回值技巧

补充知识：Python使用pymssql调用存储过程并获取返回值的方法。

通常情况下，pymssql库并不直接支持调用存储过程，只能使用原生SQL语句进行调用。

因此，如果需要让pymssql调用存储过程并获取返回值，显然不能直接使用return语句。

但我们可以利用select语句来获取返回值。

例如，若要查询数据是否插入成功，可以编写如下代码。

 declare@oldCount int ;
 declare @newCount int ;
 ...
 if(@oldCount = @newCount)
 select -1;  
 select1; 

在Python中，我们可以先调用存储过程[procInsert]。

然后使用fetchone语句即可获取大致的返回值。

因为返回值的格式通常是(-1,)或(1,)这样的元组。

虽然这不影响判断，但为了美观，可以使用正则表达式提取指定值。

以上就是Python使用pymysql连接数据库并将查询结果转换为DataFrame的完整内容，希望能对大家有所帮助。