pandas dataframe to_sql 批量

将数据批量写入数据库可以通过 Pandas 的 DataFrame 的 to_sql 方法实现。具体步骤如下：

1. 创建数据库连接：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@IP地址:端口号/数据库名称')

2. 将 DataFrame 写入数据库：

df.to_sql(name='表名', con=engine, if_exists='append', index=False, chunksize=10000)

其中，name 参数指定写入的表名；con 参数指定数据库连接；if_exists 参数指定写入方式，'append' 表示追加写入；index 参数指定是否将 DataFrame 的索引列写入数据库；chunksize 参数指定每次写入的数据量，可以根据实际情况调整。

需要注意的是，to_sql 方法会将 DataFrame 中所有的列都写入数据库，如果 DataFrame 中包含不需要写入的列，可以先进行筛选或删除。

相关问题

``` data_frame_MSG = pd.read_sql(query, odconn) ```耗时较长

当你使用`pd.read_sql()`从数据库连接odconn中读取SQL查询结果到Pandas DataFrame `data_frame_MSG`时，这个过程通常会比较耗时。原因可能包括以下几个方面：

1. **网络延迟**：如果数据存储在远程服务器或网络中的数据库中，数据传输时间可能会较长。
2. **大规模数据量**：如果查询返回的数据集非常大，一次性加载到内存中可能需要花费较长时间处理和分块读取。
3. **SQL执行效率**：复杂的查询语句可能导致数据库引擎需要解析、优化和执行的时间较长。
4. **数据库性能**：数据库的性能，如查询速度、索引设计以及并发访问能力也会影响读取速度。

为了减少等待时间，你可以考虑以下优化策略：

- **分页查询**：如果数据太多，可以分成小批量请求。
- **缓存**：如果数据库支持，可以考虑启用结果集缓存来加速多次相同的查询。
- **使用更高效的查询语句**：避免全表扫描，合理利用索引。
- **硬件提升**：升级数据库服务器的硬件性能，比如增加内存或使用更快的磁盘。

如果你想知道具体是哪个环节导致了耗时，请查看SQL执行日志或使用类似`%timeit`这样的Python调试工具进行分析。

可以使用Python的pandas库和MySQL的查询语句来实现按照卡号批量导出数据为Excel文件，并且导出的文件以对应的卡号命名的需求。 以下是大致的代码示例： import pandas as pd import pymysql # MySQL连接配置 host = 'localhost' port = 3306 user = 'root' password = 'password' database = 'mydb' # 连接MySQL conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database) # 查询不重复的卡号列表 sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()] # 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名 for card_number in card_numbers: # 查询数据 sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description]) # 将数据写入Excel文件中 excel_file = f"{card_number}.xlsx" with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer: df.to_excel(writer, index=False) 需要注意的是，因为数据量很大，查询数据和导出Excel文件可能需要较长时间，请耐心等待。另外，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行修改。怎么把这个代码改成改成如果导出的文件夹类已存在导出的明细文件怎跳过这个卡号的明细导出否则继续导出

可以在每次导出文件前，先检查该卡号对应的Excel文件是否已经存在于指定的目录中。如果已经存在，则跳过该卡号的导出；否则，继续导出。以下是修改后的代码示例：

import os
import pandas as pd
import pymysql 

# MySQL连接配置
host = 'localhost'
port = 3306
user = 'root'
password = 'password'
database = 'mydb'

# 导出文件目录
export_dir = './export/'

# 连接MySQL
conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 查询不重复的卡号列表
sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail"
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()]

# 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名
for card_number in card_numbers:
    # 检查导出文件是否已存在
    excel_file = f"{export_dir}{card_number}.xlsx"
    if os.path.exists(excel_file):
        print(f"文件 {excel_file} 已存在，跳过导出")
        continue
        
    # 查询数据
    sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'"
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description])
    
    # 将数据写入Excel文件中
    with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer:
        df.to_excel(writer, index=False)
    print(f"卡号 {card_number} 导出完成")

# 关闭MySQL连接
conn.close()

需要注意的是，为了实现文件已存在的跳过导出功能，我们需要在导出文件前先检查文件是否已存在。此外，导出文件的目录需要事先指定，否则默认会保存在当前工作目录下。