将pymysql获取到的数据类型是tuple转化为pandas方式

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！

#执行结果转化为dataframe
df = pd.DataFrame(list(result))

补充知识：python pymysql注意事项

cursor.execute 与 cursor.executemany有许多不同的地方

1. execute 中字段的值是字符串形式时必须加引号，但是executemany只需要使用占位符%s，pymysql利用给的参数list自动会加上引号

2.execute返回结果都是数字，但是executemany返回结果为none和数字

3.executemany之后执行fetchall，只能返回最后一条语句执行的结果(例如执行select时)

4.insert时，如果量比较大，最好拼接value然后用execute执行，如果用executemany(sql, datalist)执行的话速度太慢。

execute十万条 12秒

2016-07-15 16:24:42,177 DEBUG my_mysql.py listsave 172 sql execute
2016-07-15 16:24:42,177 DEBUG my_mysql.py listsave 173 insert into `strategy_set` (`paramete_set_id`,`m`,`n`,`p`,`strategy`,`need_update`) (...
2016-07-15 16:24:54,394 DEBUG my_mysql.py listsave 175 sql executemany num: 128801

executemany十万条 26秒

2016-07-15 16:27:57,545 DEBUG my_mysql.py listsave 162 insert into `strategy_set` (`paramete_set_id`,`m`,`n`,`p`,`strategy`,`need_update`) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s) ON duplicate KEY UPDATE `need_update`=0
2016-07-15 16:27:57,545 DEBUG my_mysql.py listsave 163 [[37, 1, 2, 10, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 11, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 12, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 13, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 14, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 15, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 16, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 17, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 18, 'dzyj', 1], [37, 1, 2, 19, 'dzyj', 1]]...
2016-07-15 16:28:23,786 DEBUG my_mysql.py listsave 165 sql executemany num: 128801

ps：如果在sql存入或更新数据时不加引号，则默认为数字，再根据数据库中字段的类型进行转换。

如果存入000333到varchar字段中，则会得到333值。

以上这篇将pymysql获取到的数据类型是tuple转化为pandas方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。