繁体   English   中英

将 .sql 数据库转储转换为 Pandas 数据框

[英]Turn .sql database dump into pandas dataframe

我有一个包含数据库转储的.sql文件。 我更愿意将此文件放入熊猫数据框中,以便我可以查看数据并对其进行操作。 愿意采取任何解决方案,但需要明确的说明,我以前从未使用过 .sql 文件。

该文件的结构如下:

-- MySQL dump 10.13  Distrib 8.0.11, for Win64 (x86_64)
--
-- Host: localhost    Database: somedatabase
-- ------------------------------------------------------
-- Server version   8.0.11

DROP TABLE IF EXISTS `selected`;
CREATE TABLE `selected` (
  `date` date DEFAULT NULL,
  `weekday` int(1) DEFAULT NULL,
  `monthday` int(4) DEFAULT NULL,
... [more variables]) ENGINE=somengine DEFAULT CHARSET=something COLLATE=something;

LOCK TABLES `selected` WRITE;
INSERT INTO `selected` VALUES (dateval, weekdayval, monthdayval), (dateval, weekdayval, monthdayval), ... (dateval, weekdayval, monthdayval);
INSERT INTO `selected` VALUES (...), (...), ..., (...);
... (more insert statements) ...
-- Dump completed on timestamp

您应该为此使用 sqlalchemy 库: https : //docs.sqlalchemy.org/en/13/dialects/mysql.html

或者你可以使用这个: https : //pynative.com/python-mysql-database-connection/

第二个选项更容易将数据加载到 mysql,因为您可以将 sql 文件文本作为查询对象并将其传递给连接。

像这样的东西:

import mysql.connector
connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                             database='database',
                                             user='user',
                                             password='pw')
query = yourSQLfile    
cursor = connection.cursor()
result = cursor.execute(query)

加载表后,您可以使用 sqlalchemy 创建引擎以将 Pandas 连接到数据库,只需使用 pandas read_sql() 命令将表加载到数据框对象。

另一个注意事项是,如果您只想操作数据,您可以从 sql 文件中获取 values 语句,并在需要时使用它手动填充数据框。 只需将“值 (....),(....),(....)”更改为 mydict = {[....],[....],[....]并将其加载到数据帧。 或者您可以将 values 语句转储到 excel 并删除括号并将文本添加到列中,给它标题并保存它,然后将它从 excel 加载到数据框。 或者只是在 excel 中操作它(您甚至可以使用 concat 公式来重新创建 sql 值语法并替换 sql 文件中的数据)。 这真的取决于你在这里的最终目标是什么。

很抱歉您没有在这里得到及时的答复。

暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM