在Pandas中進行數據庫操作通常需要使用到pandas.DataFrame類和pandas.read_sql()函數。以下是一些常見的數據庫操作示例：
import pandas as pd
import sqlite3
# 連接到SQLite數據庫
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 從數據庫查詢數據并將結果存儲在DataFrame中
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
# 關閉連接
conn.close()
import pandas as pd
import sqlite3
# 連接到SQLite數據庫
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 將DataFrame寫入數據庫表中
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
# 關閉連接
conn.close()
import pandas as pd
import sqlite3
# 連接到SQLite數據庫
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 執行SQL查詢并將結果存儲在DataFrame中
query = 'SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ?'
params = ('value',)
df = pd.read_sql_query(query, conn, params=params)
# 關閉連接
conn.close()
通過這些示例，您可以在Pandas中方便地進行數據庫操作。您也可以根據自己的需求使用不同的數據庫連接工具和方法來操作數據庫。
