如何用Pandas库实现MySQL数据库的读写?

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  本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。首先我们需要了解点ORM方面的知识。

  ORM技术

  对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational Mapping)技术,指的是把关系数据库的表结构映射到对象上,通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java中典型的ORM中间件有: Hibernate, ibatis, speedframework。

  SQLAlchemy

  SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具,使用MIT许可证发行。可以使用pip命令安装SQLAlchemy模块:

  '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

  Pandas读写MySQL数据库

  我们需要以下三个库来实现Pandas读写MySQL数据库:

  pandas

  sqlalchemy

  pymysql

  其中,pandas模块提供了read_sql_query()函数实现了对数据库的查询,to_sql()函数实现了对数据库的写入,并不需要实现新建MySQL数据表。sqlalchemy模块实现了与不同数据库的连接,而pymysql模块则使得Python能够操作MySQL数据库。我们将使用MySQL数据库中的mydb数据库以及employee表,内容如下:

    mydb数据库以及employee表

  下面将介绍一个简单的例子来展示如何在pandas中实现对MySQL数据库的读写:

  在MySQL中查看mydf表格:

  

  这说明我们确实将pandas中新建的DataFrame写入到了MySQL中!

  将CSV文件写入到MySQL中

  以上的例子实现了使用Pandas库实现MySQL数据库的读写,我们将再介绍一个实例:将CSV文件写入到MySQL中,示例的mpg.CSV文件前10行如下:

  mpg.CSV文件前10行

  示例的Python代码如下:

  在MySQL中查看mpg表格:

  仅仅5句Python代码就实现了将CSV文件写入到MySQL中,这无疑是简单、方便、迅速、高效的!

  总结

  本文主要介绍了ORM技术以及SQLAlchemy模块,并且展示了两个Python程序的实例,介绍了如何使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。程序本身并不难,关键在于多多练习。

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