Python使用Pandas库实现MySQL数据库的读写_pandasmysql - CSDN文库

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Python使用使用Pandas库实现库实现MySQL数据库的读写数据库的读写

主要介绍了Python使用Pandas库实现MySQL数据库的读写 ,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习

或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。首先我们需要了解点ORM方面的知识

ORM技术技术

对象关系映射技术，即ORM（Object-Relational Mapping）技术，指的是把关系数据库的表结构映射到对象上，通过使用描

述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java中典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,speedframework。

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，使用MIT许可证发行

SQLAlchemy模块提供了create_engine()函数用来初始化数据库连接，SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息：

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名

Pandas读写读写MySQL数据库数据库

我们需要以下三个库来实现Pandas读写MySQL数据库：

pandas

sqlalchemy

pymysql

其中，pandas模块提供了read_sql_query（）函数实现了对数据库的查询，to_sql（）函数实现了对数据库的写入。并不需要

实现新建MySQL数据表。

sqlalchemy模块实现了与不同数据库的连接，而pymysql模块则使得Python能够操作MySQL数据库。

我们将使用MySQL数据库中的mydb数据库以及employee表，内容如下：

注意：

1.根据库的文档，我们看到to_sql函数支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy，另一个是sqlliet3.没错，在你写入库的时

候，pymysql是不能用的！！！

mysqldb也是不能用的，你只能使用sqlalchemy或者sqlliet3！！鉴于sqllift3已经很久没有更新了，笔者这里建议使用

sqlalchemy！！

2.to_sql函数并不在pd之中，而是在io.sql之中，是sql脚本下的一个类！！！所以to_sql的最好写法就是：

pd.io.sql.to_sql(df1,tablename,con=conn,if_exists='repalce') 　

下面将介绍一个简单的例子来展示如何在pandas中实现对MySQL数据库的读写：

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块

# MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：test

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')

# 查询语句，选出employee表中的所有数据

sql = ''' select * from employee; '''

# read_sql_query的两个参数: sql语句，数据库连接

df = pd.read_sql_query(sql, engine)

# 输出employee表的查询结果

print(df)

# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'zhuliu']})

# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，储存index列

df.to_sql('mydf', engine, index=True)

print('Read from and write to Mysql table successfully!')

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