Wie fügt man Pandas-DataFrames effizient in MySQL-Datenbanken ein?

Einfügen von Pandas-DataFrames in MySQL-Datenbanken mit mysqldb

Die Abfrage

Sie möchten eine vorhandene Tabelle innerhalb eines effizient füllen MySQL-Datenbank mit Daten aus einem Pandas DataFrame. Die Herausforderung besteht darin, zu verstehen, ob eine direkte Einfügung möglich ist oder ob eine Iteration über Zeilen erforderlich ist.

Implementierung

Direkte Einfügung über die Methode „to_sql“

Seit Pandas-Version 0.14 besteht der empfohlene Ansatz darin, „to_sql“ zu verwenden. Methode. Diese Methode vereinfacht den Prozess, indem sie das direkte Einfügen von DataFrames in SQL-Tabellen ermöglicht.

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

Einrichten der MySQL-Datenbankverbindung

import MySQLdb

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

Optional: Iteratives Einfügen

Wenn eine Iteration über Zeilen gewünscht ist, kann die Methode „write_frame“ mit verwendet werden Der Parameter „flavor“ ist auf „mysql“ festgelegt.

import pandas.io.sql as sql

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

Umgang mit vorhandenen Tabellen

Der Parameter „if_exists“ bestimmt, wie die Einfügung mit vorhandenen Tabellen umgeht:

• 'fail': Nicht einfügen, wenn die Tabelle bereits vorhanden ist existiert.
• 'replace': Löschen Sie die Tabelle und erstellen Sie sie neu, bevor Sie sie einfügen.
• 'append': In die Tabelle einfügen, wenn sie vorhanden ist, oder erstellen, wenn sie nicht vorhanden ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie fügt man Pandas-DataFrames effizient in MySQL-Datenbanken ein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!