前言
上一篇写到了mysql与python的简单交互
还讲到了一些基础的面向对象设计
这两天探索了一下，发现如果是用pandas做数据分析
简单的几行代码即可将mysql的数据导入pandas进行分析环境
Python 3.X
IDE : juyter notebook
使用Python连接数据库
导入表中所有数据并查看前五行
选你所想
一般来说，学sql增删查改基础中，查用的比较多，接下来我们简单使用一些sql查询
查找cate_id=3的记录：
查找价格大于5000的商品，注意这里默认按照goods_id排序的：
加上ORDER BY `goods_prices`之后，就是按照价格升序排列：
sql默认的是按照升序排列，如果想按照降序排列，可以这样写：
查找所有的平板电脑：
将数据库文件导出成csv
df.to_csv('E:\goods_info.csv', encoding ='utf-8', index =False)
可以看到，数据成功导出成csv了~
最后养成好习惯，断开与数据库的连接：
conn.close()
我们再次查询，发现报错了，说明确实已经断开了连接：
如果运行代码报错，很可能是你的数据库名和数据库登录密码没有修改~