使用pandas操作MySQL数据库

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:root密码, host:39.96.45.1, 端口：3306,数据库：weibo
engine=create_engine(‘mysql+pymysql://root:密码@39.96.45.1:3306/weibo‘)
sql = ‘‘‘ select * from yuqing_weibo_pinglun; ‘‘‘
# 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[‘text‘].head())
# 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)#mydf表名，engine：存到相应的数据库下面
print(‘Read from and write to Mysql table successfully!‘)

运行结果：

这说明我们确实将pandas中新建的DataFrame写入到了MySQL中！

将CSV文件写入到MySQL中

以上的例子实现了使用Pandas库实现MySQL数据库的读写，我们将再介绍一个实例：将CSV文件写入到MySQL中，示例的example.csv文件如下

示例的Python代码如下：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 
 3 # 导入必要模块
 4 import pandas as pd
 5 from sqlalchemy import create_engine
 6 
 7 # 初始化数据库连接，使用pymysql模块
 8 db_info = {‘user‘: ‘root‘,
 9            ‘password‘: ‘123456‘,
10            ‘host‘: ‘localhost‘,
11            ‘port‘: 3306,
12            ‘database‘: ‘test‘
13            }
14 
15 engine = create_engine(‘mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s:%(port)d/%(database)s?charset=utf8‘ % db_info, encoding=‘utf-8‘)
16 # 直接使用下一种形式也可以
17 # engine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test‘)
18 
19 # 读取本地CSV文件
20 df = pd.read_csv("C:/Users/fuqia/Desktop/example.csv", sep=‘,‘)
21 print(df)
22 # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列(index=False)
23 # if_exists:
24 # 1.fail:如果表存在，啥也不做
25 # 2.replace:如果表存在，删了表，再建立一个新表，把数据插入
26 # 3.append:如果表存在，把数据插入，如果表不存在创建一个表！！
27 pd.io.sql.to_sql(df, ‘example‘, con=engine, index=False, if_exists=‘replace‘)
28 # df.to_sql(‘example‘, con=engine,  if_exists=‘replace‘)这种形式也可以
29 print("Write to MySQL successfully!")

在MySQL中查看example表格

 补充：engine.execute(sql)可以直接执行sql语句：

1 from sqlalchemy import create_engine
2 
3 
4 engine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test‘)
5 sql = "DROP TABLE IF EXISTS example"
6 engine.execute(sql)

如果用pymysql，则必须用cursor，读者可以对比一下。

1 import pymysql
2 from sqlalchemy import create_engine
3 
4 conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123456‘, db=‘test‘)
5 # engine = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test‘)
6 sql = "DROP TABLE IF EXISTS test_input"
7 cursor = conn.cursor()
8 cursor.execute(sql)

总结

本文主要介绍了ORM技术以及SQLAlchemy模块，并且展示了两个Python程序的实例，介绍了如何使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。

程序本身并不难，关键在于多多练习

使用pandas操作MySQL数据库

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