面试题：Python从MySQL数据库导入数据时的数据类型处理

Question

在Python通过`pymysql`从MySQL数据库导入数据过程中，MySQL的日期时间类型`DATETIME`在Python中可能会映射为不同的数据类型，假设你要将导入的数据存储到`pandas`的`DataFrame`中，如何确保日期时间数据能正确转换并进行后续分析，描述处理思路并给出示例代码。

Answer 1

1. 处理思路：
   • 当从MySQL通过pymysql读取数据时，DATETIME类型可能会被映射为Python的datetime.datetime对象。
   • 为了确保在pandas的DataFrame中能正确处理日期时间数据进行后续分析，我们可以在将数据导入DataFrame后，使用pandas的to_datetime方法将日期时间列转换为datetime64[ns]类型。这样可以保证日期时间数据具有统一的格式，便于进行各种日期时间相关的操作，如排序、筛选、计算时间差等。
2. 示例代码：

import pymysql
import pandas as pd


# 连接到MySQL数据库
conn = pymysql.connect(
    host='your_host',
    user='your_user',
    password='your_password',
    database='your_database',
    charset='utf8'
)

# 执行SQL查询
query = "SELECT * FROM your_table"
df = pd.read_sql(query, conn)

# 假设日期时间列名为'datetime_column'
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 现在可以对'datetime_column'进行各种日期时间相关的分析
# 例如，按日期时间列排序
df.sort_values(by='datetime_column', inplace=True)