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python基于Pandas讀寫MySQL數據庫

瀏覽:3日期:2022-06-22 10:20:15

要實現 pandas 對 mysql 的讀寫需要三個庫

pandas sqlalchemy pymysql

可能有的同學會問,單獨用 pymysql 或 sqlalchemy 來讀寫數據庫不香么,為什么要同時用三個庫?主要是使用場景不同,個人覺得就大數據處理而言,用 pandas 讀寫數據庫更加便捷。

1、read_sql_query 讀取 mysql

read_sql_query 或 read_sql 方法傳入參數均為 sql 語句,讀取數據庫后,返回內容是 dateframe 對象。普及一下:dateframe 其實也是一種數據結構,類似 excel 表格一樣。

import pandasfrom sqlalchemy import create_engineclass mysqlconn: def __init__(self):mysql_username = ’root’mysql_password = ’123456’# 填寫真實數庫ipmysql_ip = ’x.x.x.x’port = 3306db = ’work’# 初始化數據庫連接,使用pymysql庫self.engine = create_engine(’mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}’.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db)) # 查詢mysql數據庫 def query(self,sql):df = pandas.read_sql_query(sql,self.engine)# df = pandas.read_sql(sql,self.engine) 這種讀取方式也可以# 返回dateframe格式return dfif __name__ ==’__main__’: # 查詢的 sql 語句 SQL = ’’’select * from working_time order by id desc ’’’ # 調用 mysqlconn 類的 query() 方法 df_data = mysqlconn().query(sql=SQL)2、to_sql 寫入數據庫

使用 to_sql 方法寫入數據庫之前,先把數據轉化成 dateframe 。

import pandasfrom sqlalchemy import create_engineclass mysqlconn: def __init__(self):mysql_username = ’root’mysql_password = ’123456’# 填寫真實數庫ipmysql_ip = ’mysql.mall.svc.test.local’port = 3306db = ’work’# 初始化數據庫連接,使用pymysql庫self.engine = create_engine(’mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}’.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db)) # 查詢mysql數據庫 def query(self,sql):df = pandas.read_sql_query(sql,self.engine)# df = pandas.read_sql(sql,self.engine)# 返回dateframe格式return df # 寫入mysql數據庫 def to_sql(self,table,df):# 第一個參數是表名# if_exists:有三個值 fail、replace、append# 1.fail:如果表存在,啥也不做# 2.replace:如果表存在,刪了表,再建立一個新表,把數據插入# 3.append:如果表存在,把數據插入,如果表不存在創建一個表!!# index 是否儲存index列df.to_sql(table, con=self.engine, if_exists=’append’, index=False)if __name__ ==’__main__’: # 創建 dateframe 對象 df = pandas.DataFrame([{’name’:’小米’,’price’:’3999’,’colour’:’白色’},{’name’:’華為’,’price’:’4999’,’colour’:’黑色’}]) # 調用 mysqlconn 類的 to_sql() 方法 mysqlconn().to_sql(’phonetest’,df)

插入數據庫的數據:

python基于Pandas讀寫MySQL數據庫

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