首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用MySQL的Pandas 0.20.2 to_sql()

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,而MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统。在Pandas 0.20.2版本中,to_sql()函数可以将Pandas的DataFrame对象直接存储到MySQL数据库中。

to_sql()函数的语法如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None)

参数说明:

  • name:要存储到的数据库表名。
  • con:MySQL数据库连接对象,可以使用SQLAlchemy创建。
  • schema:数据库模式(可选参数)。
  • if_exists:如果表已存在的处理方式,可选值为'fail'、'replace'和'append'。'fail'表示如果表已存在,则不执行任何操作;'replace'表示如果表已存在,则先删除原表再创建新表;'append'表示如果表已存在,则将数据追加到原表中。
  • index:是否将DataFrame的索引存储到数据库中,默认为True。
  • index_label:索引列的列名(可选参数)。
  • chunksize:每次写入数据库的数据块大小(可选参数)。
  • dtype:指定列的数据类型(可选参数)。

使用Pandas的to_sql()函数可以方便地将DataFrame对象存储到MySQL数据库中,适用于需要将数据进行持久化存储、备份、共享等场景。腾讯云提供了MySQL数据库的云服务,您可以使用腾讯云的云数据库MySQL来存储和管理您的数据。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的云数据库MySQL页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一场pandas与SQL巅峰大战(七)

本文目录 pandasql使用 简介 安装 使用 pandas操作MySQL数据库 read_sql to_sql 巅峰系列总结十条(惊喜在此) reference...pandas操作MySQL数据库 这一部分我们来看下pandas直接操作数据库例子,主要学习read_sql和to_sql用法。...to_sql 这个函数作用是,将dataframe结果写入数据库。提供表名和连接名即可,不需要新建MySQL表。...pandas操作SQL我就抛砖引玉先写这么多,MySQL之外其他数据库,也大同小异,用到时候可以查一下相关资料。 以上我们学习了pandas和SQL交互使用方法,可以看到二者还是能够融洽相处。...没有条件可以用MySQL 8.0或者postgreSQL代替,我们用Hive 函数他们基本都支持。安装使用教程请自行查阅,相应导入数据方式也要视情况而变。

1.8K20

pymysql ︱mysql基本操作与dbutils+PooledDB使用

-写入 2.3 常规-批量写入 2.4 常规-更新 2.5 常规-删除 2.6 pandas写回——to_sql 2.6.0 sqlalchemy格式 2.7 pandas 读出——read_sql...,编码报错 6 一些笔者自建函数 6.1 打包查询函数 6.2 DButils使用 7 一些应用 7.1 时间创建与写入 7.2 利用Pandas快速读入mysql / mmsql 0 安装依赖 pip3...cursor = conn.cursor() 1.2 pandas连接 参考:利用pandasto_sql将数据插入MySQL数据库和所踩过坑 from sqlalchemy import create_engine...python使用dbutilsPooledDB连接池,操作数据库 """ 使用DBUtils数据库连接池中连接,操作数据库 OperationalError: (2006, ‘MySQL server...快速读入mysql / mmsql 简单写了一个可以连接mysql / mmsql小函数,通过Pandas直接调用 import pymssql import pymysql import pandas

4.8K30
  • python从SQL型数据库读写dataframe型数据

    Pythonpandas包对表格化数据处理能力很强,而SQL数据库数据就是以表格形式储存,因此经常将sql数据库里数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql...而pandasread_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。...read_sql 参见pandas.read_sql文档,read_sql主要有如下几个参数: sql: SQL命令字符串 con:连接sql数据库engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql...以链接常见mysql数据库为例: import pandas as pd import pymysql import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine...to_sql 参见pandas.to_sql函数,主要有以下几个参数: name: 输出表名 con: 与read_sql中相同 if_exits: 三个模式:fail,若表存在,则不输出;replace

    1.8K20

    使用Python进行ETL数据处理

    在本次实战案例中,我们使用Pythonpandas库来读取CSV文件,并将其转换为DataFrame对象,如下所示: import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv...') 通过上述代码,我们成功将CSV文件转换为DataFrame对象,并可以使用pandas提供各种方法进行数据处理和转换。...其中,我们使用pandas提供to_sql()方法,将DataFrame对象转换为MySQL数据库中表。 四、数据加载 数据加载是ETL过程最后一步,它将转换后数据加载到目标系统中。...上述代码中,我们使用pymysql库连接MySQL数据库,然后将DataFrame对象中数据使用to_sql()方法插入到MySQL数据库中sales_data表中。...我们使用pandas库将CSV文件读取为DataFrame对象,并对其中销售数据进行了一些处理和转换,然后使用pymysql库将转换后数据插入到MySQL数据库中。

    1.6K20

    pandas使用

    前言 提示:这里可以添加本文要记录大概内容: 例如:随着人工智能不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习基础内容。...---- 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、pandas是什么? 示例:pandas 是基于NumPy 一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建。...二、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用...---- 总结 提示:这里对文章进行总结: 例如:以上就是今天要讲内容,本文仅仅简单介绍了pandas使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据函数和方法。

    28210

    51行代码,自制Txt转MySQL软件!

    2.0 环境准备 我这里使用是: python 3.10 第三方包和对应版本: pandas==1.3.5 PyMySQL==1.0.2 SQLAlchemy==1.4.30 PySimpleGUI=...,这里我使用是sqlalchemy+pymysql链接mysql数据库,代码如下: # 链接数据库 def link_mysql(user, password, database): # create_engine...charset=utf8') return engine 然后使用pandasto_sql函数可以很简单且快速将Dataframe格式数据存储到数据库中,感兴趣可以看下我之前写Python...数据存储读取,6千字搞定各种方法,里面有对比直接使用pymysql和使用pandasto_sql存储数据速率差别,描述不一定准确,欢迎阅读指正。...# 调用pandas to_sql 存储数据 t1 = time.time() # 时间戳 单位秒 print('数据插入开始时间:{0}'.format(t1)) # 第一个参数

    1.8K20

    短短几行代码将数据保存CSV和MySQL

    分享写入csv文件和写入mysql方法,编码工作我一向追求代码简单性。...数据我就按比较常见列表嵌套字典来演示了,这种数据结构也是在各个场景下经常用到数据结构[{},{},{}…] import pandas as pd data = [ {"name":...,可以去看官方文档,这里提到一个index = False参数,表示保存csv时候,我们不保存pandas Data frame行索引1234这样序号,默认情况不加的话是index = True...,会有行号(如下图),这点在保存数据库mysql时候体现尤其明显,不注意的话可能会出错 ?...上面代码已经实现将我们构造df数据保存MySQL,现在提一些注意点 注意事项: 1、我们用库是sqlalchemy,官方文档提到to_sql是被sqlalchemy支持 文档地址: http://pandas.pydata.org

    2.1K20

    大数据ETL实践探索(9)---- postgresSQL 数据入库使用pandas sqlalchemy 以及多进程

    我想了几种办法: 使用psycopg2 原生 api 使用pgAdmin 页面 建立好table 直接导入csv 使用pandas to_sql 方法 使用 sqlalchemy 批量录入方法 使用python...多进程,pandas 数据清洗后用 sqlalchemy 批量录入方法 且听我娓娓道来 ---- 基础性工作 连接类 主要作用是是数据库链接时候进行数据库链接字符串管理 # data_to_database.py...具体导入速度待测试 ---- pandas 数据清洗与to_sql方法录入数据 数据清洗 pandas 数据清洗细节可以参考我文章: 大数据ETL实践探索(5)---- 大数据ETL利器之 pandas...,配合to_sql方法使用(注意,其类型只能是SQLAlchemy type ) def mapping_df_types(df): dtypedict = {} for i, j in...) 明细['单位名称'] = 住院明细['单位名称'].apply(pandas_to_postgresql.desensitization_location) to_sql 数据录入 参考文档:to_sql

    1.4K30

    Python Pandas 使用——Series

    参考链接: 访问Pandas Series元素 Python Pandas 使用——Series   Pandas是一个强大分析结构化数据工具集;它使用基础是Numpy(提供高性能矩阵运算)...Pandas 安装  官方推荐安装方式是通过Anaconda安装,但Anaconda太过庞大,若只是需要Pandas功能,则可通过PyPi方式安装。  pip install Pandas 2....Pandas 数据结构——Series  使用pandas前需要先引入pandas,若无特别说明,pd作为Pandas别名通用写法  import pandas as pd    2.1 Series...使用默认索引,[0, 1, 2, 3, 4...] series1 = pd.Series([10, 7, -4, 1]) # 或者通过以下方式创建Series l = [10, 7, -4, 1] series1...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建Series索引按照dict插入顺序排序   如果python版本 < 3.6 或者 Pandas

    94400

    Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写

    Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写 前言 博客:【红目香薰博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创,首发于...目录 Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写 前言 环境需求 前言 前置环境 基础操作 MySQL增删改 MySQL读取操作 ---- 前言 在Python中,最有名ORM...使用SQLAlchemy写入数据到数据库中步骤如下: 导入SQLAlchemy模块create_engine()函数和pandas()函数 创建引擎,其中传入字符串格式为:数据库类型+Python...连接mysql库名://用户名:密码@IP地址:端口号/数据库名 使用Pandasio.sql模块下to_sql()函数将DataFrame对象中数据保存到数据库中 使用Pandas模块中...MySQL服务 2、创建【mytest】数据库 3、创建【user】表 示例: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine #

    78430

    pythonto_sql那点儿事

    ='append’进行新增(bug:如果设置了PK,ignore 和 replace会报错) 一定要先创建好数据库,设置好格式, 否则使用if_exists='append’自动创建字段格式乱七八糟...项目需求 excel表格按字段存入数据库,近几年excel表格,业务系统几经迭代 所以每张表格字段顺序不一致,甚至有的字段已经不需要剔除了 我本以为pythonto_sql是按顺序一一映射进mysql...里, 于是便有了下面这篇特憨一篇文章: Python:dataframe写入mysql时候,如何对齐DataFramecolumns和SQL字段名?...不过几经迭代,倒也帮我解决了to_sql不能 ignore和replace问题 代码比对 to_sql代码 #构建数据库连接 engine=create_engine(f'mysql+pymysql:...这也是我为什么会发现我这么憨原因 毕竟自从有了这个自定义函数,以往都是无往而不利, 基本上没在使用to_sql 如果不是碰到了那个她 一个上百万行excel文件 我恐怕这辈子都不会发现 to_sql

    1.9K31

    【Python自动化】定时自动采集,并发送微信告警通知,全流程案例讲解!

    我原创开发了一套定时自动化爬取方案,完整开发流程如下:采集数据->筛选数据->存MySQL数据库->发送邮件->微信提醒->定时执行如果您现在苦于每天繁琐、重复数据采集工作,可尝试套用该自动化方案,节省人力...首先,导入需要用到库:import requests # 发送请求import pandas as pd # 存取csvimport os # 判断本地文件import random # 随机...3.2 存MySQL数据库如上所述,数据保存到csv文件作为临时存储,下面保存到MySQL数据库作为持久性存储。...我采用sqlalchemy和pandasto_sql结合方式,把csv数据快速导入MySQL数据库。...这样简单3行代码,即实现了csv数据导入MySQL数据库目的。注意,to_sqlif_exists代表如果表中存在数据,那么replace覆盖原始数据,这样不会产生重复数据。

    46510

    人生苦短,学用python

    首先去网上搜罗了一把,其中熊猫 pandas 明星首先登场,映入眼帘。pandas 是 python 一个数据分析包,可以进行高效处理数据,进而可以进行数据分析。...可以采用 read_csv() 来完成文件读取。 CSV 数据读取后如何写入 MySQL?庆幸是熊猫 pandas 模块封装了 to_sql() 函数实现了对数据库写入。...一会儿功夫,寥寥几行代码,就完成了千万级用户数据读取并写入到 MySQL,大致统计了一下程序运行耗时: 129.492773 second。...但是去数据库中验证,按照证件号码去重统计,发现重复数据多让我难以忍受,这数据可真够脏。于是就去问百度:如何去除重复数据啊?不得不说熊猫 pandas 功能很暴力、很强大。...如果你平时做大数据分析或测试,那么不妨用用 pandas,如果涉及到数据读取或存储,那么也不妨用用 pandas,势必会非常高效,基本上几行代码就可以搞定你上百行代码神操作。 3.

    1K30

    PandasApply函数具体使用

    Pandas最好用函数 Pandas是Python语言中非常好用一种数据结构包,包含了许多有用数据操作方法。而且很多算法相关库函数输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据接口。...函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高函数。...假如我们想要得到表格中PublishedTime和ReceivedTime属性之间时间差数据,就可以使用下面的函数来实现: import pandas as pd import datetime...函数多了两个参数,这样我们在使用apply函数时候要自己传递参数,代码中显示三种传递方式都行。...PandasApply函数具体使用文章就介绍到这了,更多相关Pandas Apply函数内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    1.5K30
    领券