我可以使用mysqldb直接将Pandas DataFrame插入MySQL吗？

使用 mysqldb 将 Pandas Dataframe 插入 MySQL 数据库

问题：

可以使用 mysqldb 直接插入将 Pandas 数据帧完整放入现有 MySQL 表中，或者是否需要对数据帧进行迭代行？

答案：

是的，mysqldb 可用于将数据帧插入现有 MySQL 表中，而无需进行行迭代。具体操作方法如下：

导入库并建立 MySQL 连接：

from pandas.io import sql
import MySQLdb

# Connect to MySQL database
con = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="your_database")

将 Dataframe 插入表：

可以使用Pandas的sql.write_frame函数来写入dataframe

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Data1': [4, 5, 6], 'Data2': [7, 8, 9]})

# Write dataframe to table
sql.write_frame(df, con=con, name='your_table_name', if_exists='replace', flavor='mysql')

上面代码中：

• con：代表建立的MySQL连接。
• name：表中的表名称要插入数据帧的数据库。
• if_exists：定义如何处理现有表。选项有“失败”、“替换”和“追加”。 “replace”删除现有表并使用数据帧的数据重新创建它。
• flavor：指定数据库风格，在本例中为“mysql”。

使用to_sql 方法：

或者，您也可以使用较新的 to_sql Pandas 中的方法：

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

注释：

• flavor 参数应设置为 'mysql' 以插入 MySQL 数据库。
• if_exists 参数可以设置为 'fail' 以在表已存在时引发错误，'replace'删除并重新创建表，或“追加”以插入到现有表中。
• 建议在 Python 2.7 和 3.5 版本中使用 MySQLdb。对于 Python 3.6 及更高版本，请考虑使用 PyMySQL 或 mysqlclient。

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