Pandas 与数据库集成教程 🐼💾

Pandas 是 Python 中强大的数据分析库，常与数据库结合使用以实现数据读取、处理与存储。以下是常见数据库集成方法：

1. 连接数据库

使用 pandas 的 read_sql 函数可连接多种数据库：

• MySQL

  示例：`pd.read_sql("SELECT * FROM table", connection)`

• PostgreSQL

  需安装 `psycopg2` 驱动

• SQLite

  直接使用 `sqlite3` 模块嵌入数据库

2. 数据操作技巧

• 读取数据

  df = pd.read_sql_query("SELECT column1, column2 FROM table", connection)
  

• 写入数据

  df.to_sql("table_name", connection, if_exists="append", index=False)
  

• 执行复杂查询
  使用 sqlalchemy 创建 ORM 模型，结合 Pandas 处理结果

3. 最佳实践

• 使用环境变量管理数据库密码
  ✅ 提高安全性，避免硬编码敏感信息
• 定期关闭数据库连接
  ⚠️ 防止资源泄漏，确保应用稳定性
• 结合 SQLAlchemy 进行类型安全查询

扩展学习

想深入了解数据库连接细节？可参考 SQLAlchemy 官方文档 了解高级用法 📚