用python的executemany把dataframe插入mysql

在Python中，我们可以使用`pandas`库操作DataFrame，然后结合`sqlalchemy`库来连接MySQL数据库并执行`executemany`批量插入功能。这里是一个简单的步骤说明：

1. 首先，确保已安装必要的库，如`pandas`, `sqlalchemy`, 和 `mysqlclient`（如果是本地MySQL）。如果未安装，可以使用pip安装：

   pip install pandas sqlalchemy mysqlclient

2. 导入所需的模块：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select

3. 创建数据库引擎，根据数据库URL（包括用户名、密码、主机、端口和数据库名）来建立连接：

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost:port/database_name')

4. 将DataFrame转换为记录列表（每个行作为一个dict），准备执行多行插入：

# 假设df是一个包含数据的DataFrame
data_list = df.to_dict(orient='records')

5. 获取表对象，并创建执行器（用于执行SQL命令）：

metadata = MetaData()
table = Table('table_name', metadata, autoload_with=engine)
connection = engine.connect()
cursor = connection.cursor()

6. 使用`executemany`函数执行批量插入：

insert_query = table.insert().values(data_list)
cursor.executemany(insert_query)

7. 提交事务（如果有需要）并关闭连接：

connection.commit()
cursor.close()
connection.close()