用python操作mysql数据库,python数据导入mysql

　　本文主要介绍如何让python将数据帧写入MySQL。以下是2016年9月1日上海公交刷卡数据资料图，扩展其方法。需要的小伙伴可以参考一下。

　　背景：

　　以下采用2016年9月1日上海公交刷卡数据。

　　如图：

　　想想上海通勤数据挖掘。因为源文件有800多兆，用python读起来又慢又别扭，所以想导入到MySQL这个数据库中进行处理。以前我习惯打开工作台可视化操作，导入数据库。这次想用代码实现，所以想知道如何用python导入这个csv文件。

　　通常，python以两种方式将数据帧写入数据库。

　　利用insert into 命令一条一条插入：

　　有了这种方法，就可以马上往数据库里插入一条数据，整体连接良好，就不怕一次性往数据库里塞大量数据造成拥堵了。

　　pd.io.sql.to_sql()整个数据框以追加的方式整体复制进去

　　今天我们主要研究第二种方法。

　　实现代码：

　　导入熊猫作为pd #导入数据分析模块

　　导入pymysql #导入数据库接口模块

　　从sqlalchemy导入创建引擎

　　data=PD . read _ CSV(r d : \ data \ yikatongchengkeshuju \ 2016 08 \ sptcc 2016 09 01 . CSV ，engine= python ，header=none) # read数据编码=mbcs ，

　　Data.columns=[卡号，日期，时间，地点，运输方式，费用，有没有折扣] #由于原csv文件没有头，这里是头。

　　#print(data.head()) #测试

　　DB=pymysql.connect (localhost ， root ， 123456 ， metro_sh ，charset= utf8) #链接数据库metro _ sh

　　Cursor=db.cursor() #获取光标

　　cursor . execute( drop table if exists metro _ sh _ 2016 09 01 )#通过重写导入数据表。

　　connect=create _ engine( MySQL pymysql ://root :123456 @ localhost :3306/metro _ sh？charset=utf8 )

　　pd.io.sql.to_sql(data， metro_sh_20160901 ，connect，schema=metro_sh ，index=False，if_exists=append )

　　结果截图：

　　代码解读：

　　create_engine()参数说明：

　　create _ engine(mysqldb 3360//username 3360 password @ localhost 3360端口/数据库名？编码)

　　设置数据库的编码方式时，最好与之前pd.read_csv()中的编码参数一致。

　　pd.io.sql.to_sql()参数说明：

　　(数据框，表名，con=连接键，schema=数据库名，if _ exists=操作模式)

　　操作包括追加、失败和替换。

　　追加：如果表格存在，将数据添加到该表格的后面。失败：如果表存在，不要写替换。如果该表存在，则将其删除并覆盖该方法有一个缺点：.

　　这种方法完整性好，内存消耗大。内存大的话可以试试。

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