DataFrame写入 MySQL(create_engine)

本文详细介绍如何使用Python的pymysql库连接MySQL数据库,并利用Pandas库将DataFrame数据写入MySQL。通过具体实例,展示从数据库读取数据到DataFrame,以及将DataFrame数据保存到数据库的全过程。

参考:
Python连接MySQL数据库(pymysql),DataFrame写入 MySQL(create_engine)- Python代码
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40683253/article/details/86741134

Pandas DataFrame数据写入文件和数据库
https://blog.youkuaiyun.com/dta0502/article/details/81876224?utm_source=blogxgwz6

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### 如何使用 Python 将 Pandas DataFrame 写入 MySQL 数据库 要将 Pandas DataFrame 的数据写入 MySQL 数据库,可以通过 SQLAlchemy 和 `pandas.DataFrame.to_sql()` 方法实现。以下是详细的说明和代码示例: #### 使用 SQLAlchemy 连接到 MySQL SQLAlchemy 是一个功能强大的 ORM(对象关系映射)工具包,用于简化数据库交互操作。通过定义连接 URL 并创建引擎实例,可以轻松地与 MySQL 建立通信。 ```python from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 定义数据库连接字符串 connect_url = 'mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name?charset=utf8' # 创建数据库引擎 engine = create_engine(connect_url) ``` 在此处替换 `username`, `password`, `host`, `port`, 和 `database_name` 为实际的数据库凭证[^2]。 #### 准备 Pandas DataFrame 假设有一个已存在的 Pandas DataFrame 名称为 `df`,其内容如下所示: ```python data = { 'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35] } df = pd.DataFrame(data) ``` 这个 DataFrame 可以表示任何结构化的表格型数据集合。 #### 将 DataFrame 写入 MySQL 表 调用 `to_sql()` 方法即可完成向指定表名的数据插入动作。如果目标表不存在,则会自动生成;若存在则依据设定的行为决定覆盖还是追加记录。 ```python table_name = 'example_table' # 替换为目标表名称 # 写入数据到 MySQL df.to_sql(name=table_name, con=engine, if_exists='append', index=False) print(f"Data successfully written to {table_name}") ``` 这段脚本中的 `if_exists='append'` 参数指示当目标表已经存在的情况下采取追加模式而不是替换整个表的内容[^1]。另外设置了 `index=False` 来防止额外索引列被加入到最终结果集中。 --- ### 注意事项 - **异常处理**:建议增加适当的错误捕捉机制来增强程序健壮性。 - **性能考虑**:对于非常庞大的数据集来说,可能需要分批次提交事务以防内存溢出等问题发生。 - **安全性提示**:生产环境中应避免硬编码敏感信息比如密码等,可借助环境变量或其他安全存储手段加以保护。 ---
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