python 使用pd读取mysql中ths_index表格，找出表格中name列和list相同值的行

可以使用Python中的pandas库来读取MySQL数据库中的数据表，然后使用pandas的查询功能来找出符合条件的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name', charset='utf8')

# 使用pandas读取MySQL中的数据表
df = pd.read_sql('SELECT * FROM ths_index', con=conn)

# 定义要查找的list
target_list = ['value1', 'value2', 'value3']

# 使用pandas的查询功能找出符合条件的行
result = df[df['name'].isin(target_list)]

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，我们首先建立了与MySQL数据库的连接，然后使用pandas库的read_sql函数，将ths_index表格的数据读取到一个DataFrame中。接着，我们定义了要查找的list，然后使用pandas的isin方法来查询符合条件的行，并将结果保存到result变量中。最后，我们将结果输出到控制台。

相关问题

python 使用pd读取mysql中ths_index表格，找出表格中name列和list相同值

可以使用 Pandas 中的 `read_sql_query` 方法来读取 MySQL 数据库中的表格，然后使用 Pandas 的数据处理功能进行筛选。

假设数据库名为 `mydatabase`，表格名为 `ths_index`，连接信息为：

host='localhost'
port=3306
user='your_username'
password='your_password'
database='mydatabase'

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接 MySQL 数据库
host = 'localhost'
port = 3306
user = 'your_username'
password = 'your_password'
database = 'mydatabase'
conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 读取 ths_index 表格
query = 'SELECT * FROM ths_index'
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 筛选出 name 列和 list 列相同的行
df_filtered = df[df['name'] == df['list']]

# 打印结果
print(df_filtered)

其中 `df[df['name'] == df['list']]` 用于筛选出 name 列和 list 列相同的行。如果需要筛选出其他列，则需要调整代码中的列名。

python 使用pd读取mysql中ths_index表格，找出表格中name列和list相同值的行，并求出list不在ths_index中name列的值

假设你已经成功连接了MySQL数据库，并且已经安装了pandas和MySQLdb（或者pymysql）这两个库，那么可以按照以下步骤读取数据和做筛选：

1. 导入需要的库

import pandas as pd
import MySQLdb  # 或者使用 import pymysql as MySQLdb

2. 建立数据库连接

conn = MySQLdb.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='密码',
    db='数据库名',
    charset='utf8'
)

3. 使用pd读取数据

df = pd.read_sql('SELECT * FROM ths_index', con=conn)

4. 筛选出name列和list相同值的行

name_list = ['要筛选的name值1', '要筛选的name值2', ...]
result = df[df['name'].isin(name_list) & df['name'].eq(df['list'])]

5. 求出list不在ths_index中name列的值

list_values = result['list'].unique()
result = df[~df['name'].isin(list_values) & ~df['list'].isin(list_values)]

最终，result就是筛选出的结果。注意，在第4步中，`df['name'].eq(df['list'])` 表示判断 name 和 list 是否相等，返回一个布尔值的 Series。而在第5步中，`~` 表示取反，即找出不在 list_values 中的值。