pandas，讀取或存儲DataFrames的數據到mysql中

dataFrames格式的數據是表格形式的，mysql數據庫中的數據也是表格形式的，兩者能夠很方便的讀取存儲

 

安裝依賴的包

pip install pandas
pip install sqlalchemy
pip install pymysql

使用方法 

第一步：創建mysql數據庫的鏈接

connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format("username", "password", "host", "port", "db數據庫名")
engine = create_engine(connect_info)

 

第二步：讀取存儲數據庫

此步使用的engine爲第一步建立的數據庫鏈接

一、讀取數據庫中的內容【read_sql】

import pandas
pandas.read_sql("sql語句", engine)

 

二、存儲dataFrame數據到數據庫中【to_sql】

df.to_sql(name='table表名',
          con=engine,
          if_exists='append',
          index=False,
          dtype={'IterationId': sqlalchemy.types.Integer(),
                 'title': sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255)
                 }
               )

 

方法說明：

df：dataFrame格式的數據，能夠經過DataFrame()方法建立一個該對象

pandas.DataFrame({"ID": [], "標題": []})

name：存儲到的表名

con：第一步建立的數據庫連接

if_exists：

    fail：若是表存在，什麼也不作

    replace：若是表存在，drop掉表，從新建立一個表，插入數據

    append：若是表不存在，建立表插入數據；若是表存在，原表追加數據存儲

dtype：表字段對應過去的類型，例子舉了整形和字符兩種；（列不指定類型的話會用默認類型，可是若是類型不匹配會拋錯）

 

 

注意點：

一、to_sql的源數據，列名必須和數據庫裏對應；且不能比數據庫中列名多

若是缺乏列名，會直接填充缺省值

二、缺省的列，要有默認值

存儲到sql的列信息能夠爲空，但前提是數據庫表字段寫了默認值；或者相似id這種自增主鍵容許爲空