如何使用 MySQLdb 將 Pandas DataFrame 插入 MySQL 資料庫？

透過MySQLDB 將Pandas Dataframe 插入資料庫

問題：

我們如何使用以下命令直接將整個pandas 資料幀插入現有的MySQL資料庫表中MySQLdb?

答案：

使用pandas.io.sql 模組中的write_frame 方法，您可以將資料幀插入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 資料框。
• con 是MySQLdb 連接物件。
• name 是要插入的表的名稱into.

• if_exists 指定如何處理現有表：

  • 'fail'：如果表存在則不執行任何操作。
  • 'replace'：在插入資料之前刪除表並重新建立它。
  • 'append'：將資料插入現有表（如果存在），否則建立它。

使用to_sql 方法：

現在將資料幀插入SQL 資料庫的首選方法是to_sql :

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

設定MySQLdb 連線：

建立連線使用MySQLdb 到MySQL：

from pandas.io import sql

import MySQLdb

con = MySQLdb.connect()

範例程式碼：

對於具有ID、data1 和的表data2 列，插入對應資料框的Python 腳本為：

import pandas as pd

導入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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