使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

 更新时间:2018年08月20日 17:09:34   作者:Jesszen   我要评论
这篇文章主要介绍了利用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库的方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式

data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv')

第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型

data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1])

注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型

第三:查看列类型

print(data.dtypes)

第四:方法一:保存至MYSQL【缺点耗时长】

利用MYSQLdb库,封装成一个类,实现创建表,添加数据的操作,缺点耗时长

class Jess_mysql():
 """
 设置mysql类,实现创建数据框,表,及添加数据
 """
 def __init__(self):
  self.mysql=MySQLdb.connect(user=mysql_name,host=mysql_host,password=mysql_password,database=mysql_database)
  self.conn=self.mysql.cursor()
 def create_table(self,table_names,col_names):
  """
  创建表
  :param table_names: 表名
  :param col_names: 列名,列表格式
  :return:
  """
  tables=' varchar(20),'.join(['%s'] *len(col_names))
  sql_yuju='create table if not exists `{t}` ({v} varchar(20))'.format(t=table_names,v=tables)#字段需要标注格式
  ss=sql_yuju %(tuple(col_names))
  print(ss)
  self.conn.execute(ss)
  self.mysql.commit()
 def add_data(self,table_name,col_names,col_data):
  """
  :param table_name: 表名
  :param col_names: 列名,字段名
  :param col_data: 字段值
  :return:
  """
  colname=','.join(['%s']*len(col_names))
  data=','.join(['%s']*len(col_data))
  sql_yuju='INSERT INTO `{t}` ({name}) VALUES ({data});'.format(t=table_name,name=colname,data=data)
  ss=sql_yuju%(*col_names,*col_data)
  #print(ss)
  self.conn.execute(ss)
  self.mysql.commit()

第五:利用sqlalchemy的create_engine()方法

1、创建连接

import sqlalchemy
#engine=sqlalchemy.create_engine('mysql + mysqldb://root:123456@118.24.26.227:3306/python_yuny')
engine=sqlalchemy.create_engine('mysql+mysqldb://{user}:{password}@{host}:3306/{database}'.format
        (user=mysql_name,password=mysql_password,host=mysql_host,database=mysql_database))

2、利用pd.io.sql.to_sql()

pd.io.sql.to_sql(frame=data,name='yunying',con=engine,index=False,if_exists='append')

注意相关参数的设置。

此外,保存到mysql中,需要注意日期格式的列,因为在mysql对应的field设置格式为varchar(20)后,原始的日期2015-8-9,写入数据库,只有2015,这需要两步操作。

a、上面第二目录的,利用pandas.to_datetime(,format='%Y-%m-%d')       #format的格式要和原始字符2016-8-9格式一样

b、利用datetime库,实现format='%Y%m%d'

x=data.shape[0]
for i in range(x):
 col_data=list(df.iloc[i,:])
 col_data[1]=datetime.date.strftime(col_data[1],'%Y%d%m')

•这一步后,日期格式由原始的2016-6-2,转为20160606,就可以以写入数据库对应的字段【其字段类型varchar(20)】

第六:读取mysql的数据

df=pd.read_sql('select * from %s'%table_name,con=engine,index_col=None)

默认不设置索引列,可以自行指定索引列名。

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

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