import mysql.connector as conn
import pandas as pd
import pymysql

mydb = conn.connect(host="localhost", user="aaaa",passwd="aaaa",database="world")

SQL_df =pd.read_sql_query(
"""select Name, Continent, Region, SurfaceArea  from country;
""",mydb
)

df =pd.DataFrame(SQL_df, columns=["Pays","Continent","Region","Superficie"])

voila j'essai de créer une dataframe avec pandas en y important des fichiers depuis ma base de donnée en local 

Mais on dirai que pandas ne reconnait pas certaines valeurs

Un coup de main serai bienvenu😁😁

Bonjour,

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Bonjour.

Je dirais que le type de données attendu par Pandas ne correspond à celui qui est fourni par la BDD d'où les "NaN" (Not a Number sauf erreur de ma part).

Bpnjour,

effectivement les données que j'essaie d'importer ne sont pas des nombres.

Mais certaines données texte sont bien importés comme la région ou le continent

essaie de convertir Pays et Superficie en varchar dans ta requête 

select CAST(Name AS VARCHAR), Continent, Region, CAST(SurfaceArea AS VARCHAR)  from country;

Edit: arf, c'est plus simple en fait, ta requête te renvoie aussi les noms de colonnes, et ton paramètre colums de DataFrame permet, dans ce cas, de sélectionner les colonnes (lire la description du paramètre columns dans la doc ): ton select ne te renvoie pas de colonnes Pays et Superficie, d'où les NaN; si tu veux utiliser ces noms, il faut les indiquer dans ta requête

select Name as Pays, Continent, Region, SurfaceArea as Superficie from country;

ou créer ton Dataframe sans préciser les colonnes, et les renommer ensuite avec un df.rename(columns = {'Name': 'Pays', 'SurfaceArea': 'Superficie'}) 

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Edité par umfred 17 septembre 2021 à 11:35:12