오늘날의 데이터 중심 세계에서는 기업과 조직이 대규모 데이터 세트를 효율적으로 분석하고 조작하기가 어렵습니다. 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL과 다목적 프로그래밍 언어인 Python을 결합하면 이 두 가지 최신 기술을 결합하여 이러한 목표를 달성할 수 있습니다.
이 글에서는 Python을 사용하여 MySQL 테이블의 열 평균을 계산하는 과정을 안내합니다. MySQL 데이터베이스에 대한 연결 설정부터 SQL 쿼리를 실행하여 열의 평균 계산, 결과 가져오기까지 MySQL 데이터베이스의 데이터를 쉽게 분석하고 조작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드를 제공합니다. 숙련된 프로그래머이든 초보자이든 이 기사를 마치면 Python을 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 분석하는 기술을 갖추게 될 것입니다.
1단계: 필수 라이브러리 설치
먼저, MySQL을 사용하려면 Python 환경에 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 우리가 사용할 라이브러리 중 하나는 mysql-connector-python 라이브러리입니다.
이 라이브러리를 설치하려면 Python 패키지를 설치할 수 있는 명령줄 도구인 pip를 사용할 수 있습니다. 명령줄 인터페이스 또는 터미널에서 다음 명령을 실행하여 mysql-connector-python 라이브러리를 설치할 수 있습니다.
으아악라이브러리를 설치한 후 이를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하고 Python을 사용하여 쿼리를 실행할 수 있습니다.
2단계: 데이터베이스에 연결
MySQL 테이블에 있는 열의 평균 값을 검색하려면 먼저 MySQL 데이터베이스에 대한 연결을 설정해야 합니다. 우리는 데이터베이스에 연결하고 쿼리를 실행할 수 있게 해주는 mysql.connector 라이브러리를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다. 데이터베이스에 연결하려면 호스트, 사용자, 비밀번호, 데이터베이스 이름의 네 가지 정보를 제공해야 합니다. 이 정보가 있으면 mysql.connector 모듈의 connect() 메서드를 사용하여 MySQL 서버에 대한 연결을 설정할 수 있습니다.
으아악여기서는 connect() 메소드에 다음 매개변수를 제공합니다:
호스트: MySQL 서버의 위치입니다. 여기서는 MySQL 서버가 Python 스크립트와 동일한 시스템에서 실행되기 때문에 localhost를 사용합니다.
user: 데이터베이스에 액세스하는 데 사용되는 MySQL 사용자의 사용자 이름입니다. 해당 사용자에게는 충분한 권한이 있어야 합니다.
비밀번호: MySQL 사용자의 비밀번호입니다.
데이터베이스: 연결하려는 데이터베이스의 이름입니다.
3단계: 커서 만들기
세 번째 단계에서는 Python에서 SQL 쿼리를 실행하는 데 중요한 구성 요소인 커서 개체를 만들기 시작합니다. 데이터베이스에 연결한 후 커서 개체는 포인터와 같아서 SQL 문을 실행하고 결과 집합을 처리하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터베이스의 데이터를 탐색하고 조작할 수 있는 도구와 유사합니다.
커서 개체를 생성하려면 이전 단계에서 설정한 연결 개체의 커서() 메서드를 사용합니다. 이 커서 개체를 사용하면 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 가져옴으로써 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다. 연결 개체에 대해 여러 커서 개체를 만들어 동시에 여러 쿼리를 실행할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
으아악커서 개체를 손에 쥐고 이제 다음 단계로 넘어갈 수 있으며 Python을 사용하여 SQL 쿼리를 실행하여 MySQL 테이블의 열 평균을 계산할 수 있습니다.
4단계: 쿼리 실행
MySQL에서 열의 평균을 계산하려면 SQL 쿼리에서 AVG() 함수를 사용할 수 있습니다. Python에서 이 쿼리를 실행하기 위해 데이터베이스와 상호 작용하는 커서 개체를 만들고 실행() 메서드를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
으아악여기에서는 SQL 쿼리를 문자열로 Execution() 메서드에 전달합니다. SQL 쿼리는 지정된 테이블 table_name에서 column_name으로 지정된 열의 평균 값을 검색합니다.
5단계: 결과 얻기
쿼리가 실행되면 fetchone() 메서드를 사용하여 결과를 검색할 수 있습니다. 이 메서드는 결과 집합의 첫 번째 행을 튜플로 반환합니다.
으아악커서 개체의 fetchone() 메서드를 사용하여 쿼리 결과를 가져온 다음 이를 'result' 변수에 할당합니다.
6단계: 결과 인쇄
마지막으로 print() 함수를 사용하여 결과를 콘솔에 인쇄할 수 있습니다.
으아악여기에서는 print() 함수를 사용하여 열의 평균값을 콘솔에 인쇄합니다. 인덱스 [0]을 사용하여 결과 튜플의 첫 번째 요소에 액세스합니다.
이 기사에서는 Python과 MySQL을 사용한 흥미로운 데이터 조작의 세계에 대해 자세히 알아봅니다. 구체적으로 Python을 사용하여 MySQL 테이블의 열 평균을 계산하는 방법을 살펴보았습니다. 이 프로세스에는 MySQL 서버 및 데이터베이스에 대한 연결 설정, SQL 쿼리를 실행하기 위한 커서 개체 생성, 특정 열의 평균을 계산하기 위한 SQL 쿼리 실행, fetchone() 메서드 사용 등 일련의 단계가 포함됩니다. 결과를 얻으려면.
이 기술은 기본 데이터 분석부터 보다 복잡한 기계 학습 모델에 이르기까지 다양한 분야에서 매우 가치가 있습니다. 쉽게 통찰력을 추출하고 데이터를 분석할 수 있는 기능을 갖춘 Python과 MySQL은 대규모 데이터 세트를 조작하기 위한 강력한 조합을 제공합니다. 이 문서에서는 MySQL 테이블 작업과 Python에서 특정 열의 평균 계산을 위한 견고한 기반을 제공하는 단계별 가이드를 제공합니다. 전반적으로 Python을 사용하여 MySQL 테이블의 열 평균을 계산하는 것은 데이터를 분석하고 귀중한 통찰력을 추출하는 간단하면서도 강력한 방법입니다. 이러한 지식을 갖추면 Python 및 MySQL의 광범위한 기능을 탐색하여 실제 문제를 해결하는 복잡한 데이터 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
위 내용은 Python을 사용하여 MySQL 테이블 열의 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!