У нас вы можете посмотреть бесплатно read_sql to create Pandas DataFrame by using query from MySQL database table with options. или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
https://www.plus2net.com/python/panda... 0:00:01 Introduction to process of reading data from MySQL 0:00:25 Connection to MySQL database using SQLAlchemy 0:01:36 Query to read data from MySQL database table 0:02:14 Create Pandas DataFrame using Data from Mysql table 0:03.13 Parameter to pass using params option 0:05:34 index_col 0:06:07 columns option to collect given columns only. 0:7:46 Chunksize WE will first connect to MySQL database by using SQLAlchemy connection engine. This connection string we will use in our further query execution. Inside the SQLAlchemy connection string you can enter your MySQL login details like userid , password , host name , database name. After connecting we will create the query to retrieve the rows. We will use pandas sql_read() method to execute query by using SQL and connection string. import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine my_conn=create_engine("mysql+mysqldb://userid:password@localhost/my_db") query="SELECT * FROM student WHERE class='Five'" my_data=pd.read_sql(query,my_conn) print(my_data) Using params We can pass parameters separately by using params query. This is to prevent injection attack. query="SELECT * FROM student WHERE class=%s" my_data=pd.read_sql(query,my_conn,params=('Five',)) Using index_col We can specify which column of the mysql database table can be used as index column in our created DataFrame. my_data=pd.read_sql(query,my_conn,index_col='id') chunksize By using chunksize option we can specify number of records to retrieve as we get one iterator as output. my_data=pd.read_sql(query,my_conn,chunksize=3) print(next(my_data)) print("----End of first set---") print(next(my_data)) columns We can specify the columns required from the table ( not query ) by suing a list or by tuple. my_data=pd.read_sql('student',my_conn,columns=['id','name'])