python基于Pandas讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
要實(shí)現(xiàn) pandas 對(duì) mysql 的讀寫需要三個(gè)庫(kù)
- pandas
- sqlalchemy
- pymysql
可能有的同學(xué)會(huì)問,單獨(dú)用 pymysql 或 sqlalchemy 來(lái)讀寫數(shù)據(jù)庫(kù)不香么,為什么要同時(shí)用三個(gè)庫(kù)?主要是使用場(chǎng)景不同,個(gè)人覺得就大數(shù)據(jù)處理而言,用 pandas 讀寫數(shù)據(jù)庫(kù)更加便捷。
1、read_sql_query 讀取 mysql
read_sql_query 或 read_sql 方法傳入?yún)?shù)均為 sql 語(yǔ)句,讀取數(shù)據(jù)庫(kù)后,返回內(nèi)容是 dateframe 對(duì)象。普及一下:dateframe 其實(shí)也是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類似 excel 表格一樣。
import pandas from sqlalchemy import create_engine class mysqlconn: def __init__(self): mysql_username = 'root' mysql_password = '123456' # 填寫真實(shí)數(shù)庫(kù)ip mysql_ip = 'x.x.x.x' port = 3306 db = 'work' # 初始化數(shù)據(jù)庫(kù)連接,使用pymysql庫(kù) self.engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db)) # 查詢mysql數(shù)據(jù)庫(kù) def query(self,sql): df = pandas.read_sql_query(sql,self.engine) # df = pandas.read_sql(sql,self.engine) 這種讀取方式也可以 # 返回dateframe格式 return df if __name__ =='__main__': # 查詢的 sql 語(yǔ)句 SQL = '''select * from working_time order by id desc ''' # 調(diào)用 mysqlconn 類的 query() 方法 df_data = mysqlconn().query(sql=SQL)
2、to_sql 寫入數(shù)據(jù)庫(kù)
使用 to_sql 方法寫入數(shù)據(jù)庫(kù)之前,先把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成 dateframe 。
import pandas from sqlalchemy import create_engine class mysqlconn: def __init__(self): mysql_username = 'root' mysql_password = '123456' # 填寫真實(shí)數(shù)庫(kù)ip mysql_ip = 'mysql.mall.svc.test.local' port = 3306 db = 'work' # 初始化數(shù)據(jù)庫(kù)連接,使用pymysql庫(kù) self.engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db)) # 查詢mysql數(shù)據(jù)庫(kù) def query(self,sql): df = pandas.read_sql_query(sql,self.engine) # df = pandas.read_sql(sql,self.engine) # 返回dateframe格式 return df # 寫入mysql數(shù)據(jù)庫(kù) def to_sql(self,table,df): # 第一個(gè)參數(shù)是表名 # if_exists:有三個(gè)值 fail、replace、append # 1.fail:如果表存在,啥也不做 # 2.replace:如果表存在,刪了表,再建立一個(gè)新表,把數(shù)據(jù)插入 # 3.append:如果表存在,把數(shù)據(jù)插入,如果表不存在創(chuàng)建一個(gè)表??! # index 是否儲(chǔ)存index列 df.to_sql(table, con=self.engine, if_exists='append', index=False) if __name__ =='__main__': # 創(chuàng)建 dateframe 對(duì)象 df = pandas.DataFrame([{'name':'小米','price':'3999','colour':'白色'},{'name':'華為','price':'4999','colour':'黑色'}]) # 調(diào)用 mysqlconn 類的 to_sql() 方法 mysqlconn().to_sql('phonetest',df)
插入數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù):
以上就是python基于Pandas讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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