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Python中使用Pandas教程 - 国外课栈Pandas数据分析与探索 - 国外课栈如果您无法从外部环境直接访问数据库，则可能需要SSH隧道来查询它。 在这篇文章中，我将向您展示如何通过SSH连接并查询MySQL数据库到Pandas数据框。 可以将相同的代码应用于连接到其他数据库，例如PostgreSQL。
假设您的数据库托管在52.xx.xx.xx上，并且您具有以下用户和私钥：
# ssh variableshost = '52.xx.xx.xx'localhost = '127.0.0.1'ssh_username = 'ubuntu'ssh_private_key = '/path/to/key.pem'
SSH进入环境后，我们需要一个用户名和密码来连接到名为“数据库”的数据库：
# database variablesuser='user'password='verysecurepassword'database='database'
要将所有这些转换为可以从Python代码调用的一个函数，我们可以使用sshtunnel软件包，您可以使用pip获得该软件包：
pip install sshtunnel
然后导入SSHTunnelForwarder，MySQLdb和pandas：
from sshtunnel import SSHTunnelForwarderimport MySQLdb as dbimport pandas as pd
要导入MySQLdb，您需要先安装MySQL-python。您可以用Psycopg代替MySQLdb对PostgreSQL做同样的事情。
备注：目前不推荐使用MySQLdb和Psycopg，出于介绍目的。推荐使用MySQL connector/Python和Psycopg2。
现在，我们将使用SSHTunnelForwarder创建一个隧道，连接到数据库，进行查询并以Pandas数据帧的形式返回结果。查询后关闭连接和SSH隧道。
read_sql_query方便地将您的SQL查询作为字符串以及刚刚建立的与数据库的连接，并从表格数据中创建数据框。
现在，您可以简单地查询数据库：
输出：
