如何使用 MySQLdb 将 Pandas DataFrame 插入 MySQL 数据库？

通过 MySQLDB 将 Pandas Dataframe 插入数据库

问题：

我们如何使用以下命令直接将整个 pandas 数据帧插入到现有的 MySQL 数据库表中MySQLdb?

答案：

使用 pandas.io.sql 模块中的 write_frame 方法，您可以将数据帧插入 MySQL，如下所示：

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

其中：

• df 是要插入的 pandas 数据框。
• con 是MySQLdb 连接对象。
• name 是要插入的表的名称into.

• if_exists 指定如何处理现有表：

  • 'fail'：如果表存在则不执行任何操作。
  • 'replace'：在插入数据之前删除表并重新创建它。
  • 'append'：将数据插入现有表（如果存在），否则创建它。

使用 to_sql 方法：

现在将数据帧插入 SQL 数据库的首选方法是 to_sql :

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

设置 MySQLdb 连接：

建立连接使用 MySQLdb 到 MySQL：

from pandas.io import sql
import MySQLdb

con = MySQLdb.connect()

示例代码：

对于具有 ID、data1 和 的表data2 列，​​插入相应数据框的 Python 脚本为：

import pandas as pd
导入 MySQLdb

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'data1': ['a', 'b', 'c'], ' data2': [10, 20, 30]})

con = MySQLdb.connect()
sql.write_frame(df, con=con, name='table_name', if_exists='replace',flavor='mysql')

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