python基於Pandas讀寫MySQL數據庫

Posted on by

要實現 pandas 對 mysql 的讀寫需要三個庫

  • pandas
  • sqlalchemy
  • pymysql

可能有的同學會問，單獨用 pymysql 或 sqlalchemy 來讀寫數據庫不香麼，為什麼要同時用三個庫？主要是使用場景不同，個人覺得就大數據處理而言，用 pandas 讀寫數據庫更加便捷。 

1、read_sql_query 讀取 mysql

read_sql_query 或 read_sql 方法傳入參數均為 sql 語句，讀取數據庫後，返回內容是 dateframe 對象。普及一下：dateframe 其實也是一種數據結構，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'
        # 填寫真實數庫ip
        mysql_ip = 'x.x.x.x'
        port = 3306
        db = 'work'
        # 初始化數據庫連接,使用pymysql庫
        self.engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db))

    # 查詢mysql數據庫
    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 語句 
    SQL = '''select * from working_time order by id desc '''
    # 調用 mysqlconn 類的 query() 方法
    df_data = mysqlconn().query(sql=SQL)

2、to_sql 寫入數據庫 

使用 to_sql 方法寫入數據庫之前，先把數據轉化成 dateframe 。

import pandas
from sqlalchemy import create_engine

class mysqlconn:
    def __init__(self):
        mysql_username = 'root'
        mysql_password = '123456'
        # 填寫真實數庫ip
        mysql_ip = 'mysql.mall.svc.test.local'
        port = 3306
        db = 'work'
        # 初始化數據庫連接,使用pymysql庫
        self.engine = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(mysql_username, mysql_password, mysql_ip, port,db))

    # 查詢mysql數據庫
    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數據庫
    def to_sql(self,table,df):
        # 第一個參數是表名
        # if_exists:有三個值 fail、replace、append
        # 1.fail:如果表存在，啥也不做
        # 2.replace:如果表存在，刪瞭表，再建立一個新表，把數據插入
        # 3.append:如果表存在，把數據插入，如果表不存在創建一個表！！
        # index 是否儲存index列
        df.to_sql(table, con=self.engine, if_exists='append', index=False)

if __name__ =='__main__':
    # 創建 dateframe 對象
    df = pandas.DataFrame([{'name':'小米','price':'3999','colour':'白色'},{'name':'華為','price':'4999','colour':'黑色'}])
    # 調用 mysqlconn 類的 to_sql() 方法
    mysqlconn().to_sql('phonetest',df)

插入數據庫的數據：

以上就是python基於Pandas讀寫MySQL數據庫的詳細內容，更多關於Python讀寫MySQL數據庫的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

推薦閱讀：

    None Found