如何使用 SQLAlchemy 的 `to_sql` 方法将 Pandas DataFrame 写入 MySQL？

使用 SQLAlchemy 的 to_sql 方法将 Pandas 数据帧写入 MySQL

这个问题解决了使用 SQLAlchemy 的 to_sql 将 Pandas 数据帧写入 MySQL 表的挑战方法。用户在尝试使用过时的 'flavor='mysql'' 语法时遇到错误，并希望转换为使用 SQLAlchemy 引擎。

正确的方法是使用 SQLAlchemy 中的 create_engine 函数建立到使用 mysql mysqlconnector 方言的 MySQL 数据库。然后应将此连接作为 con 参数传递给 to_sql 方法。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://[user]:[pass]@[host]:[port]/[schema]', echo=False)
data.to_sql(name='sample_table2', con=engine, if_exists='append', index=False)

最初，用户尝试使用 raw_connection() 方法来获取连接，但导致出现错误，指示尝试使用 SQLite 而不是 MySQL。通过直接指定引擎对象作为 con 参数，问题得到了解决。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

data.to_sql(name='sample_table2', con=engine, if_exists='append', index=False)

用户在尝试将引擎作为 con 参数传递时也遇到了 AttributeError，因为引擎对象缺少光标属性。通过create_engine函数建立MySQL连接，提供了合适的连接对象，使得to_sql方法能够成功执行。

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