用pandas将数据写入mysql_如何用Pandas库实现MySQL数据库的读写？

本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。首先我们需要了解点ORM方面的知识。

ORM技术

对象关系映射技术，即ORM(Object-Relational Mapping)技术，指的是把关系数据库的表结构映射到对象上，通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java中典型的ORM中间件有: Hibernate, ibatis, speedframework。

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具，使用MIT许可证发行。可以使用pip命令安装SQLAlchemy模块：

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

Pandas读写MySQL数据库

我们需要以下三个库来实现Pandas读写MySQL数据库：

pandas

sqlalchemy

pymysql

其中，pandas模块提供了read_sql_query()函数实现了对数据库的查询，to_sql()函数实现了对数据库的写入，并不需要实现新建MySQL数据表。sqlalchemy模块实现了与不同数据库的连接，而pymysql模块则使得Python能够操作MySQL数据库。我们将使用MySQL数据库中的mydb数据库以及employee表，内容如下：

mydb数据库以及employee表

下面将介绍一个简单的例子来展示如何在pandas中实现对MySQL数据库的读写：

在MySQL中查看mydf表格：

这说明我们确实将pandas中新建的DataFrame写入到了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mpg.CSV文件前10行如下：

mpg.CSV文件前10行

示例的Python代码如下：

在MySQL中查看mpg表格：

仅仅5句Python代码就实现了将CSV文件写入到MySQL中，这无疑是简单、方便、迅速、高效的!

总结

本文主要介绍了ORM技术以及SQLAlchemy模块，并且展示了两个Python程序的实例，介绍了如何使用Pandas库实现MySQL数据库的读写。程序本身并不难，关键在于多多练习。