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本篇文章給大家分享的是有關怎么在python中使用Pandas對MySQL數據庫進行讀寫,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
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 pandas from sqlalchemy import create_engine class mysqlconn: def __init__(self): mysql_username = 'root' mysql_password = '123456' # 填寫真實數庫ip mysql_ip = 'x.x.x.x' port = 3306 db = '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 df if __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)
使用 to_sql 方法寫入數據庫之前,先把數據轉化成 dateframe 。
import pandas from sqlalchemy import create_engine class mysqlconn: def __init__(self): mysql_username = 'root' mysql_password = '123456' # 填寫真實數庫ip mysql_ip = 'mysql.mall.svc.test.local' port = 3306 db = '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:
以上就是怎么在python中使用Pandas對MySQL數據庫進行讀寫,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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