Python을 사용하여 MySQL 테이블 열의 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

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.

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라이브러리를 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.

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여기서는 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.

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커서 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.

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여기에서는 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.

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커서 개체의 fetchone() 메서드를 사용하여 쿼리 결과를 가져온 다음 이를 'result' 변수에 할당합니다.

6단계: 결과 인쇄

마지막으로 print() 함수를 사용하여 결과를 콘솔에 인쇄할 수 있습니다.

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여기에서는 print() 함수를 사용하여 열의 평균값을 콘솔에 인쇄합니다. 인덱스 [0]을 사용하여 결과 튜플의 첫 번째 요소에 액세스합니다.

결론

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!