Python读取Mysql数据库数据保存至csv文件，以及简单使用Python进行数据分析。(加州房价数据集)

Hello 大家好

本篇内容我想和大家分享一下Python和Mysql数据库的交互。数据库里面保存着我们所需要的数据，Mysql又是当今IT行业中比较大规模应用的一款数据库软件，所以今天我就和大家分享一下如果使用Python读取我们的Mysql文件。

首先，我们需要知道，Python在和Mysql交互时比较重要的一个包：Pymysql, 有了这个包之后，我们就可以自定义数据连接，然后去拿到我们需要的数据了！上代码：

import pymysqlconn = pymysql.connect(host = "localhost",port = 3306,user = 'root',password= '你数据库的密码',database= 'mysql',charset='utf8'
)

这样呢，我们就定义好了mysql数据库的连接，那么如何测试我们是否连接成功了呢？我们可以从库里面找一张表，然后查询里面的数据并且打印出来。我们首先需要定义一个Cursor游标，这个游标的作用就是运行sql语句，关闭数据库链接等。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = 3306,user = 'root',password= '你数据库的密码',database= 'mysql',charset='utf8'
)
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# sql语句书写
sql = "select * from test"
# 执行sql
cursor.execute(sql)
# 将sql语句查询到的内容全都保存到data变量中
data = cursor.fetchall()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
# 打印查询到的所有内容
print(data)

现在！保存数据库到CSV文件中！首先我们需要导入csv包，这里我们顺便把pandas包也导入进来！pandas包是用来后期读取csv文件的库。(如果还没有安装pandas包的话，可以在命令行中使用pip命令安装：pip3 install pandas，其他包也可以使用这个命令去进行安装)

import pymysql
import csv
import pandas as pd
conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = 3306,user = 'root',password= '你数据库的密码',database= 'mysql',charset='utf8'
)
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# sql语句书写
sql = "select * from test"
# 执行sql
cursor.execute(sql)
# 将sql语句查询到的内容全都保存到data变量中
data = cursor.fetchall()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
# 打印查询到的所有内容
print(data)# 定义一个标题行
header = ('header1', 'header2', 'header3', 'header4', 'header5', 'header6')
with open ("c.csv", "w+", newline = "") as file:pen = csv.writer(file)pen.writerow(header)# 遍历data中的每一行，并且转换为列表格式 （默认 tuple）for i in data:a = list(i)pen.writerow(a)

现在我们已经把数据写入到了csv文件中了，现在我们需要使用pandas包读取csv文件并且打印出来：

import pymysql
import csv
import pandas as pd
conn = pymysql.connect(host = "localhost",port = 3306,user = 'root',password= '你数据库的密码',database= 'mysql',charset='utf8'
)
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# sql语句书写
sql = "select * from test"
# 执行sql
cursor.execute(sql)
# 将sql语句查询到的内容全都保存到data变量中
data = cursor.fetchall()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
# 打印查询到的所有内容
print(data)
# 定义一个标题行
header = ('header1', 'header2', 'header3', 'header4', 'header5', 'header6')with open("c.csv", "w+", newline = "") as file:pen = csv.writer(file)pen.writerow(header)# 遍历data中的每一行，并且转换为列表格式 （默认 tuple）for i in data:a = list(i)pen.writerow(a)  # 因为中文字符编码一般都是使用gbk，打开csv文件的时候增加encoding = "gbk"，不然会字符乱码报错data2 = pd.read_csv("c.csv", encoding = "gbk")print(data2.head())

现在我们就完成了从Python读取数据库数据到本地并且打印出来的全过程啦！当然，我们不仅能将数据保存为csv格式，我们也能把数据保存成excel文件，这些都是可以的。

现在我们换一个数据集，我从kaggle官网上面下载了一个数据集，数据集的名称是加州房价预测，链接为：California Housing Data (1990) | Kaggle。下面我将针对这个数据集使用numpy,pandas,matplotlib对这个数据集进行绘图，大家如果感兴趣的话也可以去官网上下载这个数据集试一下～

我们打开一个新的文件(下面的绘制过程我将使用Jupyter Notebook进行)，创建好文件之后我们需要导入需要的三个包，在后面绘图的时候我们还需要导入request库以及map库。导入之后我们就要先读区我们的csv文件，也就是我们的数据集，数据集的名字是housing。

现在我们需要看一下数据集的质量，我们可以通过文件名.info()的方式去进行查看，我们可以很清楚的看到total_bedrooms的数据行数为20433，然而别的特征对应的行数为20640，所以我们可以理解为这一行里面是有空值的，因为我们可以看到non-null的数量为20433，null的数量应该有200多条数据。接下来我们就可以通过数据集.dropna() 以及数据集.drop_duplicates()去清理我们数据集中的空值还有重复值。

删除完之后(如下图)，我们就可以发现现在所有的特征所对应的行数都保持一致了，接下来我们就可以绘图了！

对了，绘图之前，我们可以通过数据集.head()再查看一下我们数据集的质量，如果数据集里面有的特征是含有单位的，我们就需要把数据集里面的单位给去掉，具体去掉的方法我可以先给大家附上一个代码，大家如果有需要的话可以直接使用就好。

代码说明：创建一个numpy类型的空数组，我们可以查看数据集中的哪一个特征值(列)是有单位并且需要我们改动的，我们就将这一列保存到一个变量中，然后循环这个变量。np.array(i[:-2])的-2表示每一个数据的最后两个字符，比如“千米”，“千克”这样的我们就可以通过这样的形式将它忽略到，如果是“平方米的话”，我们就需要遍历我们的数据到-3，也就是倒数第三个位置的地方去将单位忽略掉，然后不断的保存到我们的创建的列表中。最后再将我们替换完成的数据列放入到我们的原数据集housing中，替换原来数据集的特征列就可以了。

datalist = np.array([])
temp = housing["特征名"].valuesfor i in temp2:datalist = np.append(datalist,np.array(i[:-2]))
datalisthousing.loc[:,"特征名"] = datalist

上面只是如果我们有需要替换的(去掉单位)的情况我们才需要进行的步骤，我们可以接续绘图～

我们使用pyplot中的plot，去将我们数据集中的经纬度在我们的散点图中泼洒出来：

housing.plot(kind="scatter", x='longitude', y='latitude', alpha=0.1)

这样的效果如果不清楚的话，我们可以继续添加一些内容:

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,s=housing["population"]/100, label="population",c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,)

根据数据分布我们不难发现，颜色越偏暖色代表房价越高，我们可以看到加州的房价比较高的地方是偏向于加州整体的西南部，我们也可以通过添加地图的形式，更清楚的观察到这一点。(此处特别感谢b站up主大扬笔谈录给予的灵感！) 代码如下：

(我们需要导入request包还有os包，包括一会儿引入地图的时候我们也需要去引入map有关的包)

import urllib.request
import os
PROJECT_ROOT_DIR = "."
images_path = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR,"images","housing")
os.makedirs(images_path,exist_ok = True)
DOWNLOAD_ROOT = "https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fgdcoast.com%2Fimages%2Fwiki%2FUSA%2FCalifornia%2Fmaps%2Fcalifornia_cities_map.png&refer=http%3A%2F%2Fgdcoast.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=auto?sec=1671804049&t=33441ad8576f0d76e775084ae7e7b370"
filename = "california.png"
print("Downloading",filename)
url = DOWNLOAD_ROOT + "images/housing/" + filename
opener = urllib.request.URLopener()
opener.addheader('User-Agent','whatever')
opener.retrieve(url,os.path.join(images_path,filename))

现在我们就可以看到，california.png图片已经保存到我们的目录下面啦！

最后，我们就可以在我们原有的散点图的基础上，将我们从网上下载的地图图片读入到我们的画布上，并且调整好尺寸，已经横纵坐标对应的经纬度信息，我们就可以得到如下的效果了：

代码如下：

import matplotlib.image as mpingcalifornia_img = mping.imread(os.path.join(images_path,filename))
ax = housing.plot(kind="scatter",x="longitude",y="latitude",figsize=(10,7),s=housing['population']/100,label="Population",c="median_house_value",cmap=plt.get_cmap("jet"),colorbar=False,alpha=0.4)
plt.imshow(california_img,extent=[-124.55,-113.80,32.45,42.05],alpha=0.5,cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.ylabel("Latitude",fontsize=14)
plt.xlabel("Longitude",fontsize=14)prices = housing["median_house_value"]
tick_values = np.linspace(prices.min(),prices.max(),11)
cbar = plt.colorbar(ticks=tick_values/prices.max())
cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize = 14)
cbar.set_label('Median House Value', fontsize = 16)plt.legend(fontsize=16)
plt.show()

这样的话就更加清晰的印证了我们的想法，加州房价的西南部的确是整体偏高的，通过地图信息我们也能比较容易的假设出原因，可能就是因为加州的西南部是临海区域，所以整体的房价会偏高。

ok，本篇文章的分享内容就到这里啦，加州房价数据集作为机器学习使用的数据集的确数据质量非常棒，我们在使用的过程中没有花费太多的经历去进行清洗和改动。

本篇内容我主要和大家分享了如果使用Python和我们的数据库进行互联，以及如何将我们的数据保存至本地生成csv文件，后来我又下载了kaggle上面的数据集和大家简单分享了一下数据分析的简易步骤，虽然可能会非常的基础，但是大家如果能在看完我这篇文章之后收获一些东西的话，我会非常开心的！我的分享就到这里啦，非常谢谢大家的观看～我们其他文章见！

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