pandas中的to_sql()函数将csv文件写入到MySQL数据库

最新推荐文章于 2025-06-07 14:07:25 发布

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#数据库 #mysql #csv

本文介绍了如何使用Python的pandas库将CSV文件内容通过to_sql函数导入到MySQL数据库中。首先在数据库中手动创建表格，然后在Python中定义一个函数，利用create_engine创建数据库引擎，通过read_csv读取CSV文件，最后调用to_sql方法将数据保存到已存在的表中，使用'append'选项以避免覆盖原有数据。注意，不使用'replace'选项是因为它会导致无法正确处理中文字符。

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掌握了利用pandas中的to_sql函数将csv文件存储到MySQL数据库中.具体方法如下：

首先，在数据库中建立表格，这里是使用数据库操作语言，并非python.

CREATE TABLE cars (
1 bigint(20) DEFAULT NULL,
0 bigint(20) DEFAULT NULL,
宝马 text,
1.1 bigint(20) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

其中，‘cars’是所要建立的表的名字。上面的代码是在pycharm中登录数据库后，双击某个具体的数据库打开的编辑界面中输入的。

然后，利用python中pandas库中的to_sql函数。

def create_table(self, table_name, csv_filename):
engine = reate_engine(str(r’mysql+mysqldb://%s:’+’%s’+’@%s/%s?charset=utf8’)
%(self.user,self.password,self.host,self.db))
try:
data = pd.read_csv(csv_filename, sep=’,’, encoding=’utf-8’) # , sep=’\t’
data.to_sql(table_name, con=engine, if_exists=’append’, index=False)
except Exception as e:
print(e)

对于数据库的操作来说，整体写为一个类（宇轩教的）：