將CSV文件寫入到MySQL中（用Pandas庫實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫）

轉(zhuǎn)載自公眾號：python-china

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ORM方面的知識歧寺。

ORM技術(shù)

對象關系映射技術(shù)，即ORM（Object-Relational Mapping）技術(shù)，指的是把關系數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)映射到對象上翔怎，通過使用描述對象和數(shù)據(jù)庫之間映射的元數(shù)據(jù)配名，將程序中的對象自動持久化到關系數(shù)據(jù)庫中鹉梨。
在Python中蠢终，最有名的ORM框架是SQLAlchemy序攘。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蜕径。提供了SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具两踏，使用MIT許可證發(fā)行败京。
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)庫連接兜喻，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)庫的查詢赡麦，to_sql（）函數(shù)實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫的寫入朴皆，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)庫的連接泛粹，而pymysql模塊則使得Python能夠操作MySQL數(shù)據(jù)庫遂铡。
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：

image

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 -*-

# 導入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化數(shù)據(jù)庫連接晶姊，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')

# 查詢語句扒接，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)表们衙，不儲存index列
df.to_sql('mydf', engine, index= False)

程序的運行結(jié)果如下：

image

在MySQL中查看mydf表格：

image

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