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Python之使用Pandas庫實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫

darcrand / 2046人閱讀

摘要:本次分享將介紹如何在中使用庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的讀寫。提供了工具包及對象關(guān)系映射工具,使用許可證發(fā)行。模塊實現(xiàn)了與不同數(shù)據(jù)庫的連接,而模塊則使得能夠操作數(shù)據(jù)庫。

??本次分享將介紹如何在Python中使用Pandas庫實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫。首先我們需要了解點(diǎn)ORM方面的知識。

ORM技術(shù)

??對象關(guān)系映射技術(shù),即ORM(Object-Relational Mapping)技術(shù),指的是把關(guān)系數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)映射到對象上,通過使用描述對象和數(shù)據(jù)庫之間映射的元數(shù)據(jù),將程序中的對象自動持久化到關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。
??在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java中典型的ORM中間件有:Hibernate,ibatis,speedframework。

SQLAlchemy

??SQLAlchemy是Python編程語言下的一款開源軟件。提供了SQL工具包及對象關(guān)系映射(ORM)工具,使用MIT許可證發(fā)行。
??可以使用pip命令安裝SQLAlchemy模塊:

pip install sqlalchemy

??SQLAlchemy模塊提供了create_engine()函數(shù)用來初始化數(shù)據(jù)庫連接,SQLAlchemy用一個字符串表示連接信息:

"數(shù)據(jù)庫類型+數(shù)據(jù)庫驅(qū)動名稱://用戶名:口令@機(jī)器地址:端口號/數(shù)據(jù)庫名"
Pandas讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫

??我們需要以下三個庫來實現(xiàn)Pandas讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫:

pandas

sqlalchemy

pymysql

其中,pandas模塊提供了read_sql_query()函數(shù)實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫的查詢,to_sql()函數(shù)實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫的寫入,并不需要實現(xiàn)新建MySQL數(shù)據(jù)表。sqlalchemy模塊實現(xiàn)了與不同數(shù)據(jù)庫的連接,而pymysql模塊則使得Python能夠操作MySQL數(shù)據(jù)庫。
??我們將使用MySQL數(shù)據(jù)庫中的mydb數(shù)據(jù)庫以及employee表,內(nèi)容如下:

??下面將介紹一個簡單的例子來展示如何在pandas中實現(xiàn)對MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫:

# -*- coding: utf-8 -*-

# 導(dǎo)入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化數(shù)據(jù)庫連接,使用pymysql模塊
# MySQL的用戶:root, 密碼:147369, 端口:3306,數(shù)據(jù)庫:mydb
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:147369@localhost:3306/mydb")

# 查詢語句,選出employee表中的所有數(shù)據(jù)
sql = """
      select * from employee;
      """

# read_sql_query的兩個參數(shù): sql語句, 數(shù)據(jù)庫連接
df = pd.read_sql_query(sql, engine)

# 輸出employee表的查詢結(jié)果
print(df)

# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num兩列
df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4],"num":[12,34,56,89]})

# 將新建的DataFrame儲存為MySQL中的數(shù)據(jù)表,不儲存index列
df.to_sql("mydf", engine, index= False)

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

??程序的運(yùn)行結(jié)果如下:

??在MySQL中查看mydf表格:

這說明我們確實將pandas中新建的DataFrame寫入到了MySQL中!

將CSV文件寫入到MySQL中

??以上的例子實現(xiàn)了使用Pandas庫實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫,我們將再介紹一個實例:將CSV文件寫入到MySQL中,示例的mpg.CSV文件前10行如下:

示例的Python代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

# 導(dǎo)入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化數(shù)據(jù)庫連接,使用pymysql模塊
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:147369@localhost:3306/mydb")

# 讀取本地CSV文件
df = pd.read_csv("E://mpg.csv", sep=",")

# 將新建的DataFrame儲存為MySQL中的數(shù)據(jù)表,不儲存index列
df.to_sql("mpg", engine, index= False)

print("Write to MySQL successfully!")

??在MySQL中查看mpg表格:

僅僅5句Python代碼就實現(xiàn)了將CSV文件寫入到MySQL中,這無疑是簡單、方便、迅速、高效的!

總結(jié)

??本文主要介紹了ORM技術(shù)以及SQLAlchemy模塊,并且展示了兩個Python程序的實例,介紹了如何使用Pandas庫實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫。程序本身并不難,關(guān)鍵在于多多練習(xí)。
??本次分享到此結(jié)束,歡迎大家多多交流~~

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