Pandas DataFrame を MySQL データベースに効率的に挿入するにはどうすればよいですか?

mysqldb を使用して MySQL データベースに Pandas データフレームを挿入する

クエリ

Pandas DataFrame からのデータを含む MySQL データベース。課題は、直接挿入が可能かどうか、または行の反復処理が必要かどうかを理解することにあります。

実装

「to_sql」メソッドによる直接挿入

Pandas バージョン 0.14 以降、推奨されるアプローチは次のとおりです。 「to_sql」メソッドを利用します。このメソッドは、DataFrame を SQL テーブルに直接挿入できるようにすることでプロセスを簡素化します。

df.to_sql(con=con, name='table_name_for_df', if_exists='replace', flavor='mysql')

MySQL データベース接続セットアップ

import MySQLdb

con = MySQLdb.connect() # Configure your connection options here

オプション: 反復挿入

行の反復処理が必要な場合は、 「write_frame」メソッドは、「flavor」パラメータを「mysql」に設定して使用できます。

import pandas.io.sql as sql

sql.write_frame(df, con=con, name='table_name_for_df', if_exists='replace', flavor='mysql')

既存のテーブルの処理

「if_exists」パラメータにより、挿入は既存のテーブルを処理します:

• 'fail': しないテーブルが既に存在する場合は挿入します。
• 'replace': 挿入前にテーブルを削除して再作成します。
• 'append': テーブルが存在する場合はテーブルに挿入し、テーブルがない場合は作成します。 .

以上がPandas DataFrame を MySQL データベースに効率的に挿入するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。