如何使用 pandas 将 csv 加载到 MySQL 中？ [复制]

Question

抱歉，这可能是一个简单的问题。我一直在使用 pandas 并且将 excel 文件加载到 MSSQL 中没有问题，但是，我无法为 mysql 弄清楚。我无法下载 MySQLdb 包，所以我安装了 mysql 包并使用了 mysql.connector，如下所示：

原始代码

import pandas as pd
import mysql.connector as mysql

data = pd.read_excel(r"[my file path]")
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'country', 'age', 'gender'])


conn = mysql.connect('Driver={SQL Server};'
                   'Server=[my server name];'
                   'Database=[my database];'
                   'Trusted_Connection=yes;')

cursor = conn.cursor()

print(df)


for row in df.itertuples():
    cursor.execute('''
                INSERT INTO [database].dbo.[table] (Name, country, age, gender)
                VALUES (?,?,?,?)
                ''',
                   row.Name,
                   row.country,
                   row.age,
                   row.gender
                   )
conn.commit()

不知道我应该做些什么才能使这一切正常工作。

有效的代码

import mysql.connector
import pandas as pd

conn= mysql.connector.connect(user='[username]', password='[password]', host='[hostname]', database='[databasename]')
cursor = conn.cursor()
excel_data = pd.read_excel(r'[filepath]',sep=',', quotechar='\'')

for row in excel_data.iterrows():
    testlist = row[1].values
    cursor.execute("INSERT INTO [tablename](Name, Country, Age, Gender)"
                   " VALUES('%s','%s','%s','%s')" % tuple(testlist))

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

更简洁的代码也可以使用

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, types

engine = create_engine('mysql://root:[password]@localhost/[database]') # enter your password and database names here

df = pd.read_excel(r"[file path]",sep=',',quotechar='\'',encoding='utf8') # Replace Excel_file_name with your excel sheet name
df.to_sql('[table name]',con=engine,index=False,if_exists='append') # Replace Table_name with your sql table name

Answer 1

Pandas 有一个number of great functions 用于处理 SQL 数据库。从 excel 中读取数据、创建 df 并连接到数据库后，您可以简单地使用：

df.to_sql("table_name", conn, if_exists='replace', index=False)

您的数据库表的列将自动创建。当然，您可以访问上面的链接并使用其他参数。另外，记得用conn.close()关闭你的数据库连接。

编辑：我想添加如何简单地从数据库中读取数据帧。

df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn)

希望这会有所帮助！

Answer 2

除了使用已经提到的数据框之外，我还想补充一点。我不完全确定你是否可以安装 mysql 工作台。如果是这样，它为您提供了一种将 csv 文件导入 mysql 数据库的简单方法。希望这也有帮助！