使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

第一：pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式

data=pd.read_csv('G:\data_operation\python/' target='_blank'>python_book\chapter5\\sales.csv')

第二：如果存在日期格式数据，利用pandas.to_datatime()改变类型

data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1])

注意：=号，这样在原始的数据框中，改变了列的类型

第三：查看列类型

print(data.dtypes)

第四：方法一：保存至mysql/' target='_blank'>mysql【缺点耗时长】

利用MySQLdb库，封装成一个类，实现创建表，添加数据的操作，缺点耗时长

class Jess_mysql(): """ 设置mysql类，实现创建数据框，表，及添加数据 """ def __init__(self):  self.mysql=MySQLdb.connect(user=mysql_name,host=mysql_host,password=mysql_password,database=mysql_database)  self.conn=self.mysql.cursor() def create_table(self,table_names,col_names):  """  创建表  :param table_names: 表名  :param col_names: 列名，列表格式  :return:  """  tables=' varchar(20),'.join(['%s'] *len(col_names))  sql_yuju='create table if not exists `{t}` ({v} varchar(20))'.format(t=table_names,v=tables)#字段需要标注格式  ss=sql_yuju %(tuple(col_names))  print(ss)  self.conn.execute(ss)  self.mysql.commit() def add_data(self,table_name,col_names,col_data):  """  :param table_name: 表名  :param col_names: 列名，字段名  :param col_data: 字段值  :return:  """  colname=','.join(['%s']*len(col_names))  data=','.join(['%s']*len(col_data))  sql_yuju='INSERT INTO `{t}` ({name}) VALUES ({data});'.format(t=table_name,name=colname,data=data)  ss=sql_yuju%(*col_names,*col_data)  #print(ss)  self.conn.execute(ss)  self.mysql.commit()

第五：利用sqlalchemy的create_engine()方法

1、创建连接

import sqlalchemy#engine=sqlalchemy.create_engine('mysql + mysqldb://root:123456@118.24.26.227:3306/Python_yuny')engine=sqlalchemy.create_engine('mysql+mysqldb://{user}:{password}@{host}:3306/{database}'.format        (user=mysql_name,password=mysql_password,host=mysql_host,database=mysql_database))

2、利用pd.io.sql.to_sql()

pd.io.sql.to_sql(frame=data,name='yunying',con=engine,index=False,if_exists='append')

注意相关参数的设置。

此外，保存到mysql中，需要注意日期格式的列，因为在mysql对应的field设置格式为varchar(20)后，原始的日期2015-8-9，写入数据库，只有2015，这需要两步操作。

a、上面第二目录的，利用pandas.to_datetime(,format='%Y-%m-%d') #format的格式要和原始字符2016-8-9格式一样

b、利用datetime库，实现format='%Y%m%d'

x=data.shape[0]for i in range(x): col_data=list(df.iloc[i,:]) col_data[1]=datetime.date.strftime(col_data[1],'%Y%d%m')

•这一步后，日期格式由原始的2016-6-2，转为20160606，就可以以写入数据库对应的字段【其字段类型varchar(20)】

第六：读取mysql的数据

df=pd.read_sql('select * from %s'%table_name,con=engine,index_col=None)

默认不设置索引列，可以自行指定索引列名。

总结

以上所述是小编给大家介绍的使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！