怎么用Python连接所有数据库做数据分析

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对于大部分sqlboys和sqlgirls而言,只关心我的sql提交到以上数据库,返回给我一个pandas的dataframe即可。所以必要的输入包括sql和数据库连接信息(包括地址,port,  账号密码)即可。

from sqlachemy import create_engine  import pandas as pd  # 数据库连接地址 engine = create_engine("MySQL://root:123456@127.0.0.1:3306/database") # 用户要查询的sql  sql = "select * from users limit 10" df = pd.read_sql_query(sql, engine)

presto

# presto uri = "presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive" sql = "select * from users limit 10" df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

mysql

# mysql uri = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database" sql = "select * from users limit 10" df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

druid

# druid uri = "druid://:@:/druid/v2/sql" sql = "select count(*) from users where _time> TIME_SHIFT...." df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

更多数据库连接方式:

怎么用Python连接所有数据库做数据分析

基本上市面上所有的数据库,只要该数据库支持sqlalchemy dialect和对应的python  driver,都可以按照上面的套路去无脑操作。简单省心。

核心只需要一行代码即可:

df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

到此,相信大家对“怎么用Python连接所有数据库做数据分析”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!


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