Pandas DataFrame을 MySQL 데이터베이스에 효율적으로 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?

MySQLdb를 통해 데이터베이스에 Pandas Dataframe 삽입

Python을 사용하여 MySQL에 연결하는 것은 간단하며 행 삽입과 같은 작업은 잘 지원됩니다. 그러나 전체 Pandas 데이터 프레임을 기존 테이블에 삽입하는 경우 직접 삽입이 가능한지, 아니면 행에 대한 반복이 필요한지 묻는 질문이 발생합니다.

to_sql을 사용하여 직접 삽입

MySQL에 데이터 프레임을 삽입하는 데 선호되는 방법은 to_sql을 사용하는 것입니다. 방법:

df.to_sql(con=con, name='table_name_for_df', if_exists='replace', flavor='mysql')

MySQLdb로 연결 설정

MySQLdb를 사용하여 MySQL에 연결하려면 다음을 실행합니다.

from pandas.io import sql
import MySQLdb

con = MySQLdb.connect()  # may need additional connection parameters

맛과 if_exists

맛 설정 write_frame을 'mysql'로 설정하면 MySQL에 쓸 수 있습니다. if_exists 매개변수는 테이블이 이미 존재하는 경우 'fail', 'replace' 및 'append' 옵션을 사용하여 동작을 제어합니다.

예

간단한 고려 ID, data1, data2 열과 일치하는 Pandas가 있는 테이블 dataframe:

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'data1': ['a', 'b', 'c'], 'data2': [10, 20, 30]})

to_sql 메서드를 사용하여 이 데이터프레임을 데이터베이스에 삽입하면 다음과 같습니다.

sql.write_frame(df, con=con, name='example_table', if_exists='replace', flavor='mysql')

이 예에서 'example_table'은 데이터베이스의 테이블 이름입니다. '교체'는 기존 테이블이 데이터프레임의 데이터로 대체된다는 의미입니다.

위 내용은 Pandas DataFrame을 MySQL 데이터베이스에 효율적으로 삽입하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!