如何使用Pandas庫讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫

本篇文章為大家展示了如何使用Pandas庫讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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(gè)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(gè)庫來實(shí)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(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫的查詢，to_sql（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)庫的寫入，并不需要實(shí)現(xiàn)新建MySQL數(shù)據(jù)表。sqlalchemy模塊實(shí)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：

mydb數(shù)據(jù)庫以及employee表

下面將介紹一個(gè)簡單的例子來展示如何在pandas中實(shí)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(gè)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：

程序的運(yùn)行結(jié)果

在MySQL中查看mydf表格：

mydf表格

這說明我們確實(shí)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(shí)現(xiàn)了使用Pandas庫實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫的讀寫，我們將再介紹一個(gè)實(shí)例：將CSV文件寫入到MySQL中，示例的mpg.CSV文件前10行如下：

mpg.CSV文件前10行

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：

上述內(nèi)容就是如何使用Pandas庫讀寫MySQL數(shù)據(jù)庫，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。