Pandas读写数据库和CSV文件

本文介绍如何使用 Pandas 库进行 MySQL 和 PostgreSQL 数据库的读写操作,并提供了 CSV 文件读写的示例代码。

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pandas读写Mysql:

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine(“mysql+pymysql://参数1:参数2@参数3/参数4”)
#参数1代表用户名,参数2代表密码,参数3代表IP,参数4代表数据库名 mysql+pymysql之间不能有空格

sql = ’ ’
#sql语句

df = pd.read_sql(sql=sql, con=engine)
#读取数据库,得到的df是一个二维的dataframe

df.to_sql(name = 参数5, con = engine, if_exists = 参数6)
#将二维的dataframe写入到mysql,参数5代表表名,参数6有“fail”,“replace”,“append”三种方式,分别代表如果参数5代表的表存在则不写入,参数5代表的表中存在数据则替换掉,参数5代表的表中存在数据进行数据追加

pandas读写PG数据库:
#与读写mysql只有创建engine时不同,其余均相同
engine = create_engine(“postgresql://参数1:参数2@参数3/参数4”)

#在PG数据库中表明和列名需要加双引号,否则会将表名和列名自动转换成小写

pandas读写csv文件:
import pandas as pd
data = pd.read_csv(path)#读取csv文件,path代表csv文件路径
data.to_csv(path)#写入csv文件,path代表csv文件路径

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