使用 PYTHON 將資料導入 MYSQL

介紹

手動將資料匯入資料庫，尤其是當資料庫中有多個表格時，不僅很煩人，而且還很耗時。使用 python 庫可以使這變得更容易。

從kaggle下載繪畫資料集。繪畫資料集由 8 個 csv 檔案組成，我們將使用簡單的 python 腳本將其匯入到資料庫中，而不是手動將資料匯入到資料庫表中。

導入資料的步驟

• 在PG-admin中建立資料庫並命名為painting

create database painting

• 開啟jupyter筆記本並安裝python函式庫

pip install sqlalchemy
pip install pandas

• 導入Python庫

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

• 建立與您的 pg-admin 資料庫的連接

conn_string = 'postgresql://postgres:1344@localhost/painting'
db = create_engine(conn_string) 
conn = db.connect()

在conn_string 中儲存我們資料庫的url，其中postgresql 是我們的資料庫，因為我們在pg-admin 中建立了資料庫，postgres 是我們資料庫名稱pg-admin 的預設名稱，1344 是我們pg-admin 的密碼，@localhost 是主機名稱繪畫是我們的資料庫名稱

• 將檔案載入到您的資料庫

files = ['artist', 'canvas_size', 'image_link', 'museum', 'museum_hours', 'product_size', 'subject', 'work']

for file in files:

    df = pd.read_csv(fr"C:\Users\Admin\Desktop\famous painti\{file}.csv")
    df.to_sql(file, con = conn, if_exists='replace', index = False)

files 是我們希望命名繪畫資料庫中的表的名稱。使用 for 循環以便我們可以迭代我們的檔案。 pd.read csv中的fr代表f字串和原始資料。 Index 必須設定為 false 才能不匯入預設的 pandas 索引。

結論

我們已經學習如何使用 Python 和 MySQL Connector 在 MySQL Server 中建立一個全新的資料庫，在該資料庫中建立表格而不是手動執行。

以上是使用 PYTHON 將資料導入 MYSQL的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！