Pandas+MySQLdb——python3環境配置（OS系統）

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對dataframe結構數據的導入導出mysql進行了介紹，包括對mysqlclient的安裝（MySQLdb在python3上的替代），以及如何利用pandas自帶的to_sql快速導入數據。

安裝包：Python 3 ImportError: No module named ConfigParser

一開始天真的以為pip就能解決的：

sudo pip install MySQL-python

結果，又又又又又又又又又出現的Python 3 ImportError: No module named ConfigParser是什麼鬼？

SO上如是說：In Python 3,ConfigParserhas been renamed toconfigparserfor PEP 8 compliance. It looks like the package you are installing does not support Python 3.

也就是說，PY3不支持，不支持啊！！

不要慌，可以拿mysqlclient代替：

brew install mysqlpip install mysqlclient

So, what is the mysqlclinet ??

---It is a fork ofMySQL-pythonwith added support for Python 3.

不會brew的請參考我之前文章：Python之美——一隻數據狗的筆記[長期更新]

DataFrame怎麼直接導入mysql

from sqlalchemy import create_engineimport pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(0)number_of_samples = 10frame = pd.DataFrame({ feature1: np.random.random(number_of_samples), feature2: np.random.random(number_of_samples), class: np.random.binomial(2, 0.1, size=number_of_samples), },columns=[feature1,feature2,class])engine = create_engine(mysql://username:password@host/dbname)frame.to_sql(con=engine, name=table_name_for_df, if_exists=replace)

註：mysql.connector雖然也可以連接、插入數據，但好像還不被DF裡面的to_sql所支持。

參考：How to insert pandas dataframe via mysqldb into database?

讀取出來的數據怎麼格式化為DataFrame

engine = create_engine(mysql://username:password@host/dbname)connection = engine.connect()resoverall = connection.execute("SELECT * FROM sys.table_name_for_df")df = pd.DataFrame(resoverall.fetchall())df.columns = resoverall.keys()

參考：How to convert SQL Query result to PANDAS Data Structure?

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