读取或存储DataFrames的数据到mysql中

如何把DataFrames数据存入数据库中，以Mysql为例进行说明

保存DataFrames到数据库

1. 创建数据库连接

import pymysqlfrom sqlalchemy import create_engine# 创建数据库连接engine = create_engine('mysql+pymysql://username:passWord@host:port/database')

username是数据库用户名，password是数据库密码，host是数据库主机名，本地即为localhost，port是数据库端口号（默认为3306），database是要连接的数据库名。

2. 获取数据库连接对象

engine = create_engine(db_connection_string)

3. 将DataFrames信息写入数据库中

使用to_sql() 将数据写入到关系型数据库中的表中。

# 要写入的数据data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})data.to_sql("data", engine, if_exists='append', index=False)print('写入成功')

to_sql() 语法如下：

DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)

参数说明：

name：要写入的目标表名。
con：已经创建好的数据库连接对象，可以是 SQLAlchemy 的引擎对象或数据库连接字符串。
schema：可选参数，要写入的目标表所属的数据库模式（schema）。
if_exists：可选参数，指定写入时的行为。可选值包括 ‘fail’（默认，如果表已存在则抛出异常）、‘replace’（如果表已存在则替换）、‘append’（如果表已存在则追加）。
index：可选参数，指定是否将 DataFrame 的索引写入到数据库表中，默认为 True。
index_label：可选参数，指定索引列的列名，默认为 None。
chunksize：可选参数，指定分批写入的大小。如果指定了该参数，将按照指定的大小将数据分批写入数据库，有助于处理大量数据。
dtype：可选参数，指定要写入的列的数据类型。它可以是字典、numpy.dtype 对象或 SQLAlchemy 的 TypeEngine 对象。
method：可选参数，指定写入数据的方法。可选值包括 ‘multi’（默认，使用多个插入语句）或 ‘single’（使用单个大插入语句）。

注意：

如果设置if_exists='replace'，那么所执行的逻辑为：将数据库中已存在的表删除，并创建一个新的表。在实际项目环境中，是无法随意进行删库 操作的，所以推荐使用if_exists='append'，如果需要多次执行，在每次写入数据前，先将该表中所有数据进行删除，再重新写入。

4.关闭连接对象

# 关闭连接对象engine.dispose()

在完成数据库操作后，需要调用 engine.dispose() 来关闭数据库连接

完整代码

import pymysqlfrom sqlalchemy import create_engine# 创建数据库连接engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')# 定义一个函数写入数据中def data_to_sql():    # 获取数据库连接对象    engine = create_engine(db_connection_string)    # 获取数据    period = find_data()    period.to_sql("data", con=engine, if_exists='append', index=False)    print('写入成功')    # 关闭连接对象    engine.dispose()

从数据库获取数据

# 从数据库中拿数据def get_data(start, end):    # 从缓存数据库中获取调拨数据    # 创建数据库连接    # 获取数据库连接对象    conn = create_engine(db_connection_string)# 使用参数绑定日期格式在 SQL 查询中选择指定日期范围内的数据    sql = "SELECT period  FROM `order_period` WHERE txdate BETWEEN {} AND {};"    .fORMat(start, end)    # 使用 pandas 的 read_sql 函数分块读取数据到 DataFrame 中    chunks = pd.read_sql(sql, conn)    # 关闭数据库连接    conn.dispose()    return chunks

在读取数据时，使用start和end两个参数绑定日期范围，在 SQL 查询中选择指定日期范围内的数据。

来源地址：https://blog.csdn.net/Sherlee1213/article/details/130642392