Python数据库表格数据处理：从连接到分析的完整指南91

Python凭借其强大的库和易于使用的语法，成为处理数据库表格数据的理想选择。本文将深入探讨如何使用Python高效地操作数据库表格数据，涵盖从数据库连接到数据清洗、分析和可视化的整个流程。我们将重点介绍常用的数据库连接库，如sqlite3（用于轻量级数据库）、psycopg2（用于PostgreSQL）和（用于MySQL），并演示如何执行SQL查询、处理结果集以及进行数据分析。

一、数据库连接与SQL查询

首先，我们需要连接到数据库。不同的数据库使用不同的连接方式，但基本步骤都相似：导入必要的库，建立连接，执行SQL查询，处理结果。

1. SQLite3 (轻量级数据库):
import sqlite3
# 连接到数据库 (如果数据库不存在，它会自动创建)
conn = ('')
cursor = ()
# 创建表格
('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
department TEXT,
salary REAL
)
''')
# 插入数据
("INSERT INTO employees (name, department, salary) VALUES ('John Doe', 'Sales', 60000)")
()
# 查询数据
("SELECT * FROM employees")
results = ()
for row in results:
print(row)
# 关闭连接
()

2. PostgreSQL (强大的开源数据库):
import psycopg2
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = ("dbname=mydatabase user=myuser password=mypassword host=localhost port=5432")
cursor = ()
# 执行SQL查询 (例如，查询所有员工信息)
("SELECT * FROM employees")
results = ()
for row in results:
print(row)
# 关闭连接
()

3. MySQL (流行的开源数据库):
import
# 连接到MySQL数据库
mydb = (
host="localhost",
user="myuser",
password="mypassword",
database="mydatabase"
)
cursor = ()
# 执行SQL查询
("SELECT * FROM employees")
results = ()
for row in results:
print(row)
# 关闭连接
()

二、数据处理与清洗

从数据库获取的数据可能需要进一步处理和清洗，才能用于分析。Python的pandas库是进行数据处理的强大工具。
import pandas as pd
# 将查询结果转换为pandas DataFrame
df = (results, columns=['id', 'name', 'department', 'salary'])
# 数据清洗示例: 处理缺失值
(0, inplace=True) # 用0填充缺失值
# 数据清洗示例: 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 数据清洗示例: 数据类型转换
df['salary'] = df['salary'].astype(float)
print(df)

三、数据分析与可视化

pandas和matplotlib/seaborn库结合使用，可以进行数据分析和可视化。
import as plt
import seaborn as sns
# 计算平均工资
average_salary = df['salary'].mean()
print(f"平均工资: {average_salary}")
# 创建直方图
(figsize=(8, 6))
(df['salary'], kde=True)
('工资分布直方图')
('工资')
('频率')
()
# 创建分组柱状图 (例如，按部门分组)
(figsize=(10, 6))
(x='department', y='salary', data=df)
('各部门平均工资')
('部门')
('平均工资')
()