Python?pandas中to_sql的使用及問題詳解
1.to_sql的作用:
to_sql是pandas中的DataFrame數(shù)據(jù)類型提供的一個(gè)API,可以將整個(gè)DF導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中,其中有幾個(gè)參數(shù)的作用為:
- name: 數(shù)據(jù)庫(kù)中的表名
- con: 與read_sql中相同,數(shù)據(jù)庫(kù)連接的驅(qū)動(dòng)
- if_exits: 當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的這個(gè)表存在的時(shí)候,采取的措施是什么,包括三個(gè)值,默認(rèn)為fail
- fail,若表存在,則不進(jìn)行數(shù)據(jù)表寫入的相關(guān)操作
- replace:若表存在,將數(shù)據(jù)庫(kù)表中的數(shù)據(jù)覆蓋;
- append:若表存在,將數(shù)據(jù)寫到原表的后面。
- index:是否將df的index單獨(dú)寫到一列中
- index_label:指定列作為df的index輸出,此時(shí)index為True
- dtype: 指定列的輸出到數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)類型。字典形式儲(chǔ)存:{column_name: sql_dtype}
2.to_sql的使用實(shí)例
完成數(shù)據(jù)庫(kù)的連接驅(qū)動(dòng)
conn=create_engine(‘mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}’.format(user1,password1,host1,port1,database1))
以上涉及到的變量自己定義即可,分別是:數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶名、密碼、主機(jī)、端口以及數(shù)據(jù)庫(kù)名稱
df1.to_sql('tech_res', con=conn,index = False , if_exists = 'append', chunksize = None,dtype=dtypedict)
3.出現(xiàn)的問題記錄
出現(xiàn)1241的錯(cuò)誤:
出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤可能是DF數(shù)據(jù)中包含列表類型的數(shù)據(jù),此時(shí)要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)制轉(zhuǎn)換。使用下面的語(yǔ)法進(jìn)行df1.loc[:,'keyAndAbs_'] = df1['keyAndAbs_'].astype(str)
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python pandas中to_sql的使用及問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas to_sql使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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