很多小伙伴在python数据处理功能开发时应该都使用过pandas这个第三方库，但是却不知道它除了能够对csv和Excel这种表格文件处理之外，它还能够用来处理数据库数据 。下文会来详细讲解一下pandas库是如何实现数据库表读取操作的，一起往下看看吧 。
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1.虽然pandas库可以用来读取数据库表，但是它本身是没有办法来连接上数据库，所以需要下载安装并且导入sqlalchemy这个库来连接上mysql数据库，代码示例如下所示：
import sqlalchemyimport pandas as pd2.这个第三方库除了能够连接mysql数据库之外，其余使用sql语句的关系型数据也是能够通过它来连接的，因为它不是通过传递数据库连接参数来连接的 。而将一个数据库链接作为参数传递进来，该字符串参数之中就是保存了数据库连接时的所有信息，示例如下：
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://username:password@ip:port/store_name")以上代码示例就是连接上了mysql中的stor_name数据库，使用的账号就是是默认账号，port表示本地连接 。
3.然后就是去编写一个sql语句，然后使用pandas库的read_sql()方法将其作为参数传递进去了，代码示例如下所示：
sql = "select * from test where id = %(pid)s"data = pd.read_sql(sql, engine, params={'pid': '1'})这个sql语句的意思就是查询数据表test中id为某一个值的数据，而在下面的方法内将sql语句，连接对象以及它所需要的该语句所需要的参数都传递了进来，使用字典形式并且同名pid占位符即可 。
【Pandas处理数据库数据怎么做？Python库pandas如何读取数据库表】以上就是关于“Pandas处理数据库数据怎么做？Python库pandas如何读取数据库表”的全部内容了，希望对你有所帮助 。
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