将CSV文件写入到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example.csv文件如下

示例的Python代码如下：

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 
 3 # 导入必要模块
 4 import pandas as pd
 5 from sqlalchemy import create_engine
 6 
 7 # 初始化数据库连接，使用pymysql模块
 8 db_info = {'user': 'root',
 9            'password': '123456',
10            'host': 'localhost',
11            'port': 3306,
12            'database': 'test'
13            }
14 
15 engine = create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s:%(port)d/%(database)s?charset=utf8' % db_info, encoding='utf-8')
16 # 直接使用下一种形式也可以
17 # engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')
18 
19 # 读取本地CSV文件
20 df = pd.read_csv("C:/Users/fuqia/Desktop/example.csv", sep=',')
21 print(df)
22 # 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列(index=False)
23 # if_exists:
24 # 1.fail:如果表存在，啥也不做
25 # 2.replace:如果表存在，删了表，再建立一个新表，把数据插入
26 # 3.append:如果表存在，把数据插入，如果表不存在创建一个表！！
27 pd.io.sql.to_sql(df, 'example', con=engine, index=False, if_exists='replace')
28 # df.to_sql('example', con=engine,  if_exists='replace')这种形式也可以
29 print("Write to MySQL successfully!")

在MySQL中查看example表格

 补充：engine.execute(sql)可以直接执行sql语句：

1 from sqlalchemy import create_engine
2 
3 
4 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')
5 sql = "DROP TABLE IF EXISTS example"
6 engine.execute(sql)

如果用pymysql，则必须用cursor，读者可以对比一下。

1 import pymysql
2 from sqlalchemy import create_engine
3 
4 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')
5 # engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')
6 sql = "DROP TABLE IF EXISTS test_input"
7 cursor = conn.cursor()
8 cursor.execute(sql)