通過 MySQLdb 將 Pandas Dataframe 插入數(shù)據(jù)庫
使用 Python 連接到 MySQL 非常簡單，并且很好地支持行插入等操作。然而，當將整個 ??Pandas 數(shù)據(jù)幀插入到現(xiàn)有表中時，出現(xiàn)了問題：是否可以直接插入，或者是否需要迭代行？
使用 to_sql 直接插入
將數(shù)據(jù)幀插入 MySQL 的首選方法是使用 to_sql方法：
df.to_sql(con=con, name='table_name_for_df', if_exists='replace', flavor='mysql')
與 MySQLdb 的連接設置
要使用 MySQLdb 建立與 MySQL 的連接，請執(zhí)行以下命令：
from pandas.io import sql import MySQLdb con = MySQLdb.connect() # may need additional connection parameters
風味和 if_exists
設置風味將 write_frame 設置為 'mysql' 可以寫入 MySQL。 if_exists 參數(shù)控制表已存在時的行為，選項有“fail”、“replace”和“append”。
示例
考慮一個簡單的包含 ID、data1 和 data2 列以及匹配的 Pandas 的表dataframe:
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'data1': ['a', 'b', 'c'], 'data2': [10, 20, 30]})
使用 to_sql 方法將此 dataframe 插入數(shù)據(jù)庫將如下所示：
sql.write_frame(df, con=con, name='example_table', if_exists='replace', flavor='mysql')
在此示例中，“example_table”是數(shù)據(jù)庫中的表名稱， 'replace' 表示現(xiàn)有表將替換為數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)。
以上是如何高效地將 Pandas DataFrame 插入 MySQL 數(shù)據(jù)庫？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！
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