to_sql

Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇【第81篇—Pandas数据库】

Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql参数详解与实战篇Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。

一见已难忘的申公豹·2024-02-20 00:20

python将csv转换成新数据库的sql文件，将所有字段类型都设置为文本（text）类型

to_sql的if_exists='replace'代表目标表已经存在，此选项将删除整个表，然后使用新的数据重新创建它。

C++QT·2024-02-14 04:11

python使用read_sql与to_sql读写数据库

文章目录详细说明示例程序详细说明使用pandas读写数据库的方法（以Mysql为例）如下：首先是打包一个工具函数：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_engine,textdefget_sql_engine():#数据库mysql_config={"db":"test_db","host":"127.0.0.1","u

呆萌的代Ma·2024-01-25 19:24

python 读取sql server 日志_Python 学习第17篇：sqlalchemy 读写SQL Server数据库

数据库读写数据，通常情况下，都是使用sqlalchemy包和pymssql包的组合，这是因为大多数数据处理程序都需要用到DataFrame对象，它内置了从数据库中读和写数据的函数：read_sql()和to_sql

weixin_39851974·2023-11-30 02:16

Django数据库使用遇到的坑

使用pandas的to_sql批量插入django自带批插入函数

堕落天使2·2023-11-17 00:04

用pd.DataFrame.to_sql方法插入万行数据耗时21秒

to_sql是Pandas中用于将DataFrame数据写入数据库的方法，可以将DataFrame转换为SQL语句，方便我们将数据存入数据库中，以便进行后续的操作。

铁松溜达py·2023-11-04 08:49

python百万级数据批量插入postgreSQL数据库 copy_from()执行效率完胜executemany()和to_sql()方法

（1）executemany()方法批量输入数据到数据库data是需要插入的数据，为list类型，3列，数据条数有70多万条importpsycopg2conn=psycopg2.connect(host=***,port=***,database=***,user=***,password=***)cur=conn.cursor()sql="insertinto"+table_name+"val

中原昊穹·2023-08-30 15:18

python里面将接口返回的json格式数据写入到数据库的两种方案及其局限性

概要方案一：使用MySQLdb或pymysql等PythonMySQL数据库连接库将数据插入到MySQL数据库方案二：使用pandas库将JSON数据转换为DataFrame对象，然后使用to_sql(

闲来潇湘馆·2023-07-29 01:21

pandas to_sql报错处理

defsave_to_sql(joint_table,table_name,ip,user,database,password):con=pymysql.connect(host=ip,user=user,password=password,database=database,port=3306,unix_socket=None,charset='UTF8')joint_table.to_sql(

S数据分析·2023-07-23 12:51

python将dataframe数据导入MySQL

文章目录mysql操作pymysql操作导入数据并启动使用pandas导入MySQL数据库连接引擎使用to_sql方法pandas读取sqlread_sql_tableread_sql_querymysql

Cachel wood·2023-07-17 07:44

pandas to_sql保存数据到数据库后，添加自增长的主键ID(PRIMARY KEY)

构造dataframeimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,20,size=(1000,3)))df.columns=['col_1','col_2','col_3']构造数据库fromsqlalchemyimportcreate_enginedb_name="test_db"#要保存的数据库

呆萌的代Ma·2023-06-18 21:29

to_sql写入oracle,py3 pandas dataframe to_sql 中文插入oracle失败

在做dataframe导入oracledb时报的错'ascii'codeccan'tencodecharactersinposition0-3:ordinalnotinrange(128)，网上找了很多资料都无效，代码中的df是我自己的dataframe数据conn_string='oracle+cx_oracle://username:password@ip:port/dbname?charse

方澈·2023-06-18 21:59

pandas to_sql填坑

pandas作为数据分析的重要工具，经常性的与数据库进行连接，在将dataframe保存到数据库时，会用到to_sql，虽然to_sql函数可以直接将字典数据直接存入数据库，但是，to_sql限制是非常之大的

muouou_217·2023-06-18 21:58

Pandas的to_sql()插入数据到mysql中所遇到的问题

使用pymysql驱动API，出现如下错误：DatabaseError:Executionfailedonsql‘SELECTnameFROMsqlite_masterWHEREtype=‘table’ANDname=?;’:notallargumentsconvertedduringstringformatting1.pandas的数据表插入数据到mysql中所遇到的问题1.1.pymysql驱

肖永威·2023-06-18 21:58

DatabaseError: Execution failed on sql ‘SELECT name FROM sqlite_master WHERE type=‘table‘ AND name=?

pandas的to_sql有个隐藏的坑to_sql坑解决办法to_sql坑这个坑断断续续搞了我好几天，是数据库连接引起的，特意记下来，以助后来者。

weixin_43425561·2023-04-13 22:30

pandas 写入mysql数据库.to_sql方法详解

pandas写入mysql数据库.to_sql方法详解DataFrame.to_sql(self,name,con,schema=None,if_exists=’fail’,index=True,index_label

LeiliFengX·2023-04-12 06:25

关于使用sqlalchemy包，to_sql方法中文字符出错，报1366的问题

关于使用sqlalchemy包，to_sql方法中文字符出错，报1366的问题这个问题很多人在python编码都遇到过，也有一些解决方法，比如链接字符串加上数据集dbconn=‘mysql+mysqlconnector

zhyuli·2023-04-11 03:37

Python 数据存储读取，6千字搞定各种方法

专栏概要三、做准备：将爬取到的数据存入csv和mysql、其他数据库3.1前情回顾3.1数据存入+读取csv3.2数据存入+读取MySQL3.3数据存入+读取SQLAlchemy3.4pandas自带to_sql

AI科技大本营·2023-04-09 23:07

在pandas.DataFrame.to_sql时指定数据库表的列类型

问题在数据分析并存储到数据库时，Python的Pandas包提供了to_sql方法使存储的过程更为便捷，但如果在使用to_sql方法前不在数据库建好相对应的表，to_sql则会默认为你创建一个新表，这时新表的列类型可能并不是你期望的

shaqsnake·2023-04-06 10:30

数据分析| Pandas200道练习题，使用Pandas连接MySQL数据库

文章目录使用Pandas连接数据库编码环境依赖包read_sql_query()的使用read_sql_table()的使用read_sql()函数的使用to_sql()写入数据库的操作删除操作更新操作总结

小鱼干儿♛·2023-03-29 03:41

pandas将CSV文件写入到MySQL中

文件写入到MySQL中我们需要以下三个库来实现Pandas读写MySQL数据库：pandassqlalchemypymysql用到的函数:read_sql_query（）--------对数据库的查询，to_sql

杨三岁·2023-01-29 03:47

python使用pandas导入excel数据到mysql

过程一看是想着直接输入sql语句，查了查资料发现pandas有to_sql()方法。但是使用后发现除了建表和插入数据外，没任何约束。如果自动生成表后使用index作为主键很不利于后续据需导入数据。

Noob_Boy·2022-12-24 11:58

机器学习之python文件读取

机器学习之python文件读取一、read_sql与to_sql函数1.1read_sql函数1.2to_sql函数二、from_dict函数和to_dict函数2.1from_dict函数2.2to_dict

西西先生666·2022-12-22 14:58

Python pandas中to_sql的使用及问题详解

目录1.to_sql的作用：2.to_sql的使用实例3.出现的问题记录总结1.to_sql的作用：to_sql是pandas中的DataFrame数据类型提供的一个API，可以将整个DF导入数据库中，

·2022-12-16 02:55

Python中从SQL型数据库读写dataframe型数据

而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。read_sql参见pandas.read_sql的文档，read_sql主要有如下几个参数：s

D_SJ·2022-12-12 07:47

Python千万级数据量快速写入到Greenplum库中

一般都是使用dataframe封装的to_sql函数。但是to_sql是支持小数据量快速写入到库中，一旦数据量达到了百万、千万、亿级别的时候，dataframe的to_sql函数写入的速度非常慢。

zkkkkkkkkkkkkk·2022-12-02 14:45

pandas to_sql详解

pandasto_sqlapi的使用文章已经很多了，但是都只是简单介绍了怎么使用，一些细节问题没有介绍到，这里我们增加说明一些细节问题：1.列的对应2.多值插入3.批量插入api说明照常，我们对api参数也做一下详细的介绍，也就是翻译文档：Parameters----------name:strNameofSQLtable.con:sqlalchemy.engine.(EngineorConnec

凌陨心·2022-11-23 14:25

100天精通Python（数据分析篇）——第58天：Pandas读写数据库（read_sql、to_sql）

文章目录每篇前言一、read_sql()1.sql2.con3.index_col4.coerce_float5.params6.parse_dates7.columns8.chunksize二、to_sql

无羡ღ·2022-10-12 07:06

pandas批量写入到mysql_使用Pandas批量读取CSV文件并写入MySQL

使用Python读取CSV文件并写入MySQL的方法比较多，比如使用Pandas的to_sql方法，或者读取CSV之后批量写入MySQL，而本文分享的是逐条读取&写入。数

Azure Nocte·2022-09-29 17:08

另一种解决AttributeError: ‘numpy.int64‘ object has no attribute ‘translate‘的方法

在python的编程中，使用pandas自带的to_sql方法写数据库时，遇到了“AttributeError:‘numpy.int64’objecthasnoattribute‘translate’”

风中的咖啡·2022-09-13 07:13

使用tushare的pandas进行to_sql操作时的No module named 'MySQLdb'错误处理

先写在前面，用tushare获取财经类数据时，完全没有必要用python3版本py2功能没差别，但是py3有很多地方需要修改参数才能成功运行，无端造成时间的浪费下面进入正题，这个问题困扰了我一个下午+晚上的时间，写下来让看本文的童鞋少走弯路engine=create_engine('mysql://root:[email protected]/tushare?charset=utf8')你们的代码应该跟

weixin_30527143·2022-09-10 07:54

dataframe python写入数据_Pandas 学习第9篇：DataFrame - 数据的输入输出

csv文件，pandas模块包含了相应的API对数据进行输入和输出：对于格式化的平面文件：read_table()对于csv文件：read_csv()、to_csv()对于SQL查询：read_sql、to_sql

weixin_39626613·2022-03-23 08:28

Pandas 模块 - 读写(4)-从数据库读写数据-read_sql/to_sql

目录4.从数据库读写数据-read_sql/to_sql4.1.read_sql()语法4.2.read_sql()范例4.2.1必不可少的sql和con4.2.2相似的index_col4.2.3很有用的coerce_float4.2.4特别的params4.2.5有用的的parse_dates4.2.6相似的columns4.2.7相似的chunksize4.3.to_sql()语法4.4.t

江南野栀子·2022-02-10 07:50

dataframe 输出标题_Pandas 学习第9篇：DataFrame - 数据的输入输出

csv文件，pandas模块包含了相应的API对数据进行输入和输出：对于格式化的平面文件：read_table()对于csv文件：read_csv()、to_csv()对于SQL查询：read_sql、to_sql

weixin_39720865·2022-02-04 17:07

Python 利用Pandas把数据直接导入Mysql

背景需要把txt文件数据导入mysql数据库，中间需要经过一些数据处理，在经过相关查找后，pandas自带的to_sql()，可以实现把DataFrame直接导入数据库。

数据人阿多·2021-06-24 00:33

pandas数据处理：读取和写入数据

读取xls或者xlsx表格文件to_excelread_json读取json数据to_jsonread_sql从SQL请求读取或者读取数据库中的表to_sqlread_sql_table读取数据库中的表to_sql

诺馨·2021-06-15 07:16

如何高效地向SQLite导入大量数据

如果想把数据文件（如csv、txt）导入SQLite，我通常使用以下两种方式：1、pandas读取后数据文件后，使用to_sql写入数据库；2、使用SQLiteStudio，创建表格，再向表格导入数据。

菜菜蜗牛·2021-05-01 08:27

每日10行代码114：用python根据excel的明细数据自动创建建表语句

我的工作中经常遇到类似的问题，在网上找了下，也没有合适的解决方案，pandas里的to_sql倒是可以自动建表并插入数据，但有时选择的数据类型也不太合适，会有bug。

天天卡丁·2021-02-03 16:36

python用read_html抓取网页表格型数据

https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/10250222.html需要学习的地方:(1)read_html的用法作用:快速获取在html中页面中table格式的数据(2)to_sql

jimfg2010·2020-09-14 13:47

一个pandas中to_sql的效率问题。

今天遇到了一个pandas中to_sql的数据导入数据库的问题一开始直接使用pd.DataFrame进行取值以后，就直接to_sql，进入数据库，我用的数据库是Oracle，然后进去的值都是COL类型的

GoldenLuo15·2020-09-11 05:10

Pandas高效率插入数据(to_sql进阶用法)

设置create_engine参数:fast_executemany=True，可以提高tosql效率N倍(自己测试七十万条数据插入，设置fast_executemany后的时间仅需两分钟左右，未设置之前跑了一个多小时都没跑完被我手动结束)connection_string="xxxxxxxxx"engine=create_engine(connection_string,fast_execute

练习时长两年半的Python练习生·2020-09-11 05:58

pandas利用sqlalchemy保存数据到数据库（to_sql）

当我们利用pandas处理完数据后，有时可能需要将处理好的数据保存到数据库中，这时需要利用sqlalchemy。SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。利用sqlalchemy，可以讲pandas类型的格式数据保存到数据库中，但是在使用过程中还是有很多坑的，下面简单介绍一下如何使用：1：importpandasaspdfrom

不论如何未来很美好·2020-09-11 03:46

pandas to_sql 浅析

pandasto_sql官方解释方法应用to_sql(name,con,flavor=None,schema=None,if_exists=’fail’,index=True,index_label=None

bluexue0724·2020-09-11 00:04

pd.to_sql()知道这些就够用了

to_sql参见pandas.to_sql函数，主要有以下几个参数：name:输出的表名con:与read_sql中相同，数据库链接if_exits：三个模式：fail，若表存在，则不输出；replace

Quant_Learner·2020-09-10 22:09

Pandas中to_sql方法中参数method回调函数

各位在用Python做数据批量导入导出时,不妨试试用Pandas来进行,我从实际使用的感受总结的有以下优点:相较于openpyxl库load_workbook方法读取Excel对象速度快了3倍不止,具体的我没测试,但是这种读取速度是比肉眼可见的还要明显的快速;相较于其他操作Excel的库来说(除了私人定制化)兼容性更强,不用在乎用户上传的是.xlsx还是.xls格式的文件;第一点说的是读取Exce

Days_Vinson·2020-09-10 16:41

python-自动判断数据类型，并将数据导入到MySQL中

前言：最近写了一个自动导入mysql中数据表的脚本，后来发现有一个to_sql()函数也可以实现类似的功能，测试了该函数后发现，无法实现对数据类型的自动准确判断。

lazyman·2020-08-24 17:14

python的to_sql那点儿事

文章目录to_sql结论项目需求代码比对优劣对比to_sql结论可以对齐字段（dataframe的columns和数据库字段一一对齐）可以缺少字段（dataframe的columns可以比数据库字段少）

诡途·2020-08-22 11:07

pandas to_sql

//user:password@localhost/test')df=pd.read_sql('test',engine)df.to_sql('test',engine)2.用原生SQL创建表，再使用to_sql

Claroja·2020-08-17 21:21

Pandas 使用read_sql、to_sql函数读写数据库中的数据

包对数据进行处理参考来源:https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/84720433利用pandas对MySQL中的数据进行读写：用到了read_sql以及to_sql

xueyueQQ·2020-08-16 14:35

将dataframe 对象写入数据库中,并指定数据类型

在数据分析并存储到数据库时，Python的Pandas包提供了to_sql方法使存储的过程更为便捷，但如果在使用to_sql方法前不在数据库建好相对应的表，to_sql则会默认为你创建一个新表，这时新表的列类型可能并不是你期望的

望极天涯·2020-08-15 03:25

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