背景：

下文利用上海市2016年9月1日公共交通卡刷卡數(shù)據(jù)

如圖：

想做一下上海市通勤數(shù)據(jù)挖掘，由于源文件有800多兆，用python讀取起來很慢很卡，于是想導入數(shù)據(jù)庫MySQL里面處理，以前一般是打開workbench可視化操作導入數(shù)據(jù)庫，這次想換成代碼實現(xiàn)，于是琢磨著如何把這個csv文件用python導進去。
一般的，python把數(shù)據(jù)框寫入數(shù)據(jù)庫有兩種方法

利用insert into 命令一條一條插入：

采用這種方法，可以爬一條立馬向數(shù)據(jù)庫里面插入一條數(shù)據(jù)，整體銜接好，不怕大量數(shù)據(jù)一次性塞進數(shù)據(jù)庫導致?lián)矶拢?/p>

pd.io.sql.to_sql( )整個數(shù)據(jù)框以追加的方式整體復制進去

今天主要研究第二種方法

實現(xiàn)代碼：

import pandas as pd ?#導入數(shù)據(jù)分析模塊
import pymysql #導入數(shù)據(jù)庫接口模塊
from sqlalchemy import create_engine
data=pd.read_csv(r"D:\數(shù)據(jù)\yikatongchengkeshuakashuju\201608\SPTCC20160901.csv",engine='python',header=None) #讀取數(shù)據(jù)encoding='mbcs',
data.columns=["卡號","日期","時間","站點","交通方式","費用","是否有優(yōu)惠"] #由于原csv文件沒有表頭，這里添加表頭
#print(data.head()) #測試

db=pymysql.connect("localhost","root","123456","metro_sh",charset="utf8") #鏈接數(shù)據(jù)庫metro_sh
cursor=db.cursor() #獲取游標
cursor.execute("drop table if exists metro_sh_20160901") #以重新寫入的方式導入數(shù)據(jù)表
connect=create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/metro_sh?charset=utf8")
pd.io.sql.to_sql(data,"metro_sh_20160901",connect,schema="metro_sh",index=False,if_exists="append")

結果截圖：

代碼解讀：

create_engine( )參數(shù)說明：

create_engine(mysql+mysqldb://用戶名:密碼@localhost:端口/數(shù)據(jù)庫名?編碼)
設置數(shù)據(jù)庫的編碼方式的時候最好與之前pd.read_csv()中的encoding參數(shù)一致

pd.io.sql.to_sql( )參數(shù)說明：

(數(shù)據(jù)框, ‘表名’, con=連接鍵, schema=‘數(shù)據(jù)庫名’, if_exists=‘操作方式’)
操作方式有append、fail、replace

• append：如果表存在，則將數(shù)據(jù)添加到這個表的后面
• fail：如果表存在就不寫入
• replace：如果存在表，刪了，覆蓋

該方法有一個缺點：

該方法整體性好，內存消耗大，如果內存大可以一試

 到此這篇關于如何讓python把數(shù)據(jù)框寫入MySQL的文章就介紹到這了,更多相關python把數(shù)據(jù)框寫入MySQL內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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