Zelica Basic Tshirt Kaos Polos Wanitaberbahan 100% cotton, ketebalan 30s dan warna White 24s, jahitan yang kuat dan rapi, potongan Reguler Vneck Buy |
Pandas adalah librari python berlisensi BSD dan open source yang menyediakan struktur data dan analisis data yang mudah digunakan dan berkinerja tinggi untuk bahasa pemrograman Python.
Pandas merupakan librari analisis data yang memiliki struktur data yang diperlukan untuk membersihkan data mentah ke dalam sebuah bentuk yang cocok untuk di analisis (yaitu tabel).
Pandas melakukan tugas penting seperti menyelaraskan data untuk perbandingan dan penggabungan set data, penanganan data yang hilang, dll,
Struktur data dasar pandas dinamakan DataFrame, yaitu sebuah koleksi kolom berurutan dengan nama dan jenis.
Dengan demikian merupakan sebuah tabel yang tampak seperti database dimana sebuah baris tunggal mewakili sebuah contoh tunggal dan kolom mewakili atribut tertentu.
Harus dicatat di sini bahwa elemen dalam berbagai kolom mungkin beberapa jenis yang berbeda.
Pandas ternyata tidak hanya bisa mengolah data .CSV ataupun bentuk .XLSX, namun pandas juga bisa digunakan untuk mengolah data SQL.
Pada artikel ini kita akan mengintegrasikan pandas dengan database mysql menggunakan librari SQLALchemy,
Table Of Content :
Sehingga modul python yang di install tidak mempengaruhi environment global dan project yang lain.
Buat Anda yang masih belum tau bagaimana cara membuat environment untuk python, Anda bisa membacanya di sini : konfigurasi virtual environment python.
Dengan SQLALchemy kita bisa mendesain basis data mejadi lebih mudah dan hemat waktu.
Pembuatan koneksi database dengan SQLALchemy cukup mudah, sebelumnya install terlebih dahulu SQLALchemy dengan pip
pip install SQLAlchem
from sqlalchemy import create_enginecreate_engine('mysql+pymysql://root:xxx@127.0.0.1/samplecode', pool_recycle=3600)
pip install pymsql
contoh struktur table v_property
Dari table diatas pandas akan membaca isi konten dari table v_property, perhatikan kode dibawah ini buat file dengan nama sample_frame.py :
from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
import pandas as pd
sqlEngine = create_engine('mysql+pymysql://root:xxx@127.0.0.1/samplecode', pool_recycle=3600)
dbConnection = sqlEngine.connect()
frame = pd.read_sql("select id,title,slug,sale_rent,price,bedrooms from v_property", dbConnection);
print(frame)
python3 sample_frame.py