Pandas操作数据库新建表&增加现有表数据
1、連接數(shù)據(jù)庫(kù)
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:admin@localhost:3306/nodb')
2、新增表
創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對(duì)象
df = pd.DataFrame({'id':[1], 'name':['a'], 'code':['a'], 'color':['a'], 'yn':[1]})
df
df.to_sql('test_tag1', engine, index=False)
這樣的操作之后是生成了一個(gè)新表，index參數(shù)表示不把索引寫到數(shù)據(jù)庫(kù)。
3、現(xiàn)有表新增數(shù)據(jù)
df.to_sql('mg_tag1', engine, index=False， if_exists='append')
比上個(gè)操作增加了一個(gè)參數(shù)，表結(jié)構(gòu)存在就添加數(shù)據(jù)就好了。
PS：to_sql參數(shù)
|
參數(shù)： |
name：string SQL表的名稱。 con：sqlalchemy.engine.Engine或sqlite3.Connection 使用SQLAlchemy可以使用該庫(kù)支持的任何數(shù)據(jù)庫(kù)。 為sqlite3.Connection對(duì)象提供了舊版支持。 schema：string，optional 指定架構(gòu)（如果數(shù)據(jù)庫(kù)支持）。如果為None，請(qǐng)使用默認(rèn)架構(gòu)。 if_exists：{'fail'，'replace'，'append'}，默認(rèn)'fail' 如果表已存在的情況如下， fail：引發(fā)ValueError。 index：布爾值，默認(rèn)為True 將DataFrame索引寫為列。使用index_label作為表中的列名。 index_label：字符串或序列，默認(rèn)為None 索引列的列標(biāo)簽。如果給出None（默認(rèn)）且index為True， 則使用索引名稱。 如果DataFrame使用MultiIndex，則應(yīng)該給出一個(gè)sequence。 chunksize：int，可選 行將一次批量寫入的數(shù)量。默認(rèn)情況下，所有行都將立即寫入。 dtype：dict，可選 指定列的數(shù)據(jù)類型。鍵應(yīng)該是列名，值應(yīng)該是SQLAlchemy類型， 或sqlite3傳統(tǒng)模式的字符串。 |
|
異常： |
ValueError異常 當(dāng)表已經(jīng)存在且if_exists為'fail'時(shí)（默認(rèn)值）。 |
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Pandas操作数据库新建表&增加现有表数据的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
- 上一篇： leetcode43. 字符串相乘 经典
- 下一篇： NLPIR简介及使用配置