Python与MySQL实现数据分析的完美组合（mysql中python）

Python与MySQL：实现数据分析的完美组合

在当今数据时代，数据已成为企业决策的核心，而数据分析则是从数据中获取洞见并制定决策的关键步骤。Python作为一种著名的编程语言，以其广泛的应用领域和强大的数据处理能力，成为数据分析的主要工具之一。而MySQL数据库则以其稳定性、数据存储和管理能力和灵活性，成为数据分析的首选数据库之一。Python与MySQL的完美组合，可以为企业提供完整、可靠的数据分析解决方案。

下面我们来了解一下，Python与MySQL是如何实现数据分析的完美组合。

第一步：连接MySQL数据库

我们需要通过Python连接MySQL数据库，引入pymysql库可以直接连接MySQL。需要在MySQL中先创建存放数据的表，建表语句如下：

CREATE TABLE `tableName` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` varchar(50) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`sex` varchar(10) DEFAULT NULL,

`score` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900__ci;

Python代码如下：

import pymysql

#连接MySQL数据库

conn=pymysql.connect(

host=’localhost’,#MySQL服务器所在IP地址

port=3306,#MySQL服务器端口号

user=’root’,#MySQL用户名

password=’123456′,#MySQL密码

db=’test’,#MySQL数据库名称

charset=’utf8’#字符集

)

#关闭数据库连接

conn.close()

第二步：查询MySQL数据

连接MySQL数据库成功后，我们需要用Python查询数据。查询MySQL数据的方法可以使用pymysql库中的cursor()方法，执行SELECT语句。Python代码如下：

import pymysql

#连接MySQL数据库

conn=pymysql.connect(

host=’localhost’,#MySQL服务器所在IP地址

port=3306,#MySQL服务器端口号

user=’root’,#MySQL用户名

password=’123456′,#MySQL密码

db=’test’,#MySQL数据库名称

charset=’utf8’#字符集

)

#创建游标对象

cur=conn.cursor()

#查询MySQL数据

cur.execute(“SELECT * FROM `tableName`”)

for row in cur.fetchall():

print(row)

#关闭游标和数据库连接

cur.close()

conn.close()

第三步：数据分析

查询MySQL数据库中的数据后，我们需要进行数据分析。数据分析的方法有很多，可以使用pandas库进行数据清洗、numpy库进行数据计算和统计分析、matplotlib库进行数据可视化等等。下面介绍一下如何使用pandas库对MySQL中的数据进行数据清洗和统计分析。

（1）数据清洗

使用pandas库清洗MySQL中的数据，可以使用pandas的read_sql()方法读取MySQL中的数据，并使用pandas的DataFrame数据结构进行数据清洗和处理。使用pandas的dropna()方法可以删除缺失值，使用pandas的replace()方法可以清除重复的数据。Python代码如下：

import pymysql

import pandas as pd

#连接MySQL数据库

conn=pymysql.connect(

host=’localhost’,#MySQL服务器所在IP地址

port=3306,#MySQL服务器端口号

user=’root’,#MySQL用户名

password=’123456′,#MySQL密码

db=’test’,#MySQL数据库名称

charset=’utf8’#字符集

)

#从MySQL数据库中读取数据

data=pd.read_sql(“SELECT * FROM `tableName`”,conn)

#数据清洗

data=data.dropna()#删除缺失值

data=data.drop_duplicates()#清除重复的数据

#关闭数据库连接

conn.close()

#输出处理后的数据

print(data)

（2）数据统计分析

使用pandas库统计MySQL中的数据，可以使用pandas的describe()方法分析数据的基本统计量，使用pandas的groupby()方法分组统计数据。Python代码如下：

import pymysql

import pandas as pd

#连接MySQL数据库

conn=pymysql.connect(

host=’localhost’,#MySQL服务器所在IP地址

port=3306,#MySQL服务器端口号

user=’root’,#MySQL用户名

password=’123456′,#MySQL密码

db=’test’,#MySQL数据库名称

charset=’utf8’#字符集

)

#从MySQL数据库中读取数据

data=pd.read_sql(“SELECT * FROM `tableName`”,conn)

#数据统计分析

data.describe()#分析数据的基本统计量

data.groupby([‘sex’])[‘score’].mean()#按性别分组统计平均分数

#关闭数据库连接

conn.close()

以上就是使用Python与MySQL实现数据分析的完美组合的基本步骤和代码。通过Python连接MySQL数据库，查询数据并使用pandas库进行数据清洗和统计分析，可以为企业提供完整、可靠的数据分析解决方案。