Python Pandas Kullanarak MySQL Veritabanından Veri Çekme

Adı : Python Pandas Kullanarak MySQL Veritabanından Veri Çekme

Python ile MySQL veritabanından veri çekmek için pandas kütüphanesini kullanabiliriz. Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan güçlü bir kütüphanedir ve çeşitli veri kaynaklarından veri almayı kolaylaştırır. MySQL veritabanına bağlanmak için MySQL Connector kullanacağız.

Python için MySQL Connector'ı yüklemek için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

```python
pip install mysql-connector-python
```

Bu yazıda, öncelikle Python ile MySQL veritabanına bağlanmayı ve ardından veri çekmeyi göstereceğim.

1. MySQL Veritabanına Bağlanma
Python'da MySQL veritabanına bağlanmak için MySQL Connector'ı kullanabiliriz. İlk olarak, MySQL Connector'ı içe aktaralım:

```python
import mysql.connector
```

Bu kodu yazdıktan sonra, veritabanına bağlantı yapmak için bir bağlantı nesnesi oluşturmalıyız. Bunun için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

```python
mydb = mysql.connector.connect(
host=\"localhost\",
user=\"kullanici_adiniz\",
password=\"sifreniz\",
database=\"veritabani_adi\"
)
```

Yukarıdaki kodu kendi MySQL bağlantı bilgilerinizle değiştirmeniz gerekmektedir. host parametresi genellikle \"localhost\" olarak ayarlanır, kullanıcı adı ve şifre MySQL veritabanınıza bağlantı için geçerli olan kullanıcı adı ve şifreyi temsil etmelidir, ve database parametresi kullanılacak veritabanının adını içermelidir.

2. Veri Çekme
Veritabanına başarıyla bağlandıktan sonra, Pandas kullanarak veri çekebiliriz. Bunun için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

- Veritabanında bir SQL sorgusu çalıştırın ve sonuçlarını bir değişkene atayın.
- SQL sorgusu ile çektiğimiz verileri bir Pandas DataFrame'e dönüştürün.
- DataFrame'i kullanarak verileri analiz edin veya manipüle edin.

Örnek olarak, \"employees\" adlı bir tablodan veri çekelim:

```python
import pandas as pd

mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute(\"SELECT * FROM employees\")

result = mycursor.fetchall()

df = pd.DataFrame(result, columns=mycursor.column_names)
```

Yukarıdaki örnekte, \"SELECT * FROM employees\" sorgusu ile employees tablosundaki tüm verileri çekiyoruz. fetchall() fonksiyonu ile sorgu sonuçlarını \"result\" değişkenine atıyoruz. Son olarak, fetchall() fonksiyonu ile çektiğimiz verileri pandas DataFrame'e dönüştürerek, df adlı bir değişkene atıyoruz.

Artık df veri çerçevemizde SQL sorgumuzun sonuçlarını kullanabilir ve manipüle edebiliriz.

Örnekler:
1. Veri tabanındaki belirli bir sütunu çekme:

```python
mycursor.execute(\"SELECT name FROM employees\")
result = mycursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(result, columns=[\"Name\"])
```

2. Veri tabanındaki belirli bir sınırlı sayıda satırı çekme:

```python
mycursor.execute(\"SELECT * FROM employees LIMIT 10\")
result = mycursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(result, columns=mycursor.column_names)
```

3. Belirli bir koşula uyan verileri çekme:

```python
mycursor.execute(\"SELECT * FROM employees WHERE age > 30\")
result = mycursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(result, columns=mycursor.column_names)
```

Bu örneklerdeki SQL sorgularını kendi veritabanınıza ve tablonuza göre ayarlayabilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular:
1. Hangi versiyonlardaki Python için MySQL Connector yüklenebilir?
MySQL Connector, Python 2.7, 3.4 ve sonraki sürümleri için kullanılabilir.

2. Veri tabanı bağlantısını nasıl kontrol ederim?
Bağlantıyı kontrol etmek için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

```python
if mydb.is_connected():
print(\"Bağlantı başarılı!\")
else:
print(\"Bağlantı başarısız!\")
```

Bu kod, bağlantı başarılıysa \"Bağlantı başarılı!\" yazdırır, aksi halde \"Bağlantı başarısız!\" yazdırır.

Bu şekilde Python Pandas kullanarak MySQL veritabanından veri çekme işlemini gerçekleştirebilirsiniz. Veri analizi ve manipülasyonu yapmak için Pandas'ın sağladığı birçok fonksiyonu kullanabilirsiniz. Bu yöntemle çeşitli sorgular kullanarak veritabanından veri çekebilirsiniz."