如何將pandas數據幀作為表寫入MySQL數據庫？

Question

只是一個快速提問的人：我在mysql（意見）中創建了一個darabase：

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| opinions           |
| performance_schema |
| sys                |
+--------------------+
5 rows in set (0.06 sec)

我還有一個pandas數據幀df ：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', sep='|', names=['id', 'opinions'])
df.head(3)

日期：

    id content
0   id1 'blablababla
1   id2 'blalbabla
...
n   idn 'blalbabl

然后，我想將df作為表（ items ）加載到opinions數據庫中。 這是我試過的：

import mysql.connector
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://user:password@localhost:3306/opinions', echo=False)
df.to_sql(name='items', con=engine, if_exists = 'replace', index=False)
df

但是，我得到了這個例外：

OperationalError: (mysql.connector.errors.OperationalError) 2055: Lost connection to MySQL server at 'localhost:3306', system error: 32 Broken pipe

我應該如何將表格df加載或寫入opinions數據庫？

Answer 1

在MySQL服務器上， opinions不是table ，而是database （如show databases所示），它基本上是表的集合。 但是，您只能在表上發出select語句。

您可以通過SHOW TABLES IN opinions查看哪些表格存在。 將數據庫添加為連接的參數也很方便：

config = {
    'user' : 'root',
    'passwd' : 'password',
    'host' : 'localhost',
    'raise_on_warnings' : True,
    'use_pure' : False,
    'database' : 'opinions'
    }
con = mysql.connector.connect(**config)

這導致所有表引用都針對opinions數據庫中的表。 然后， 現有表上的普通選擇應該起作用：

data = pd.read_sql('SELECT * FROM <some_table_name>', con)

Answer 2

使用Pandas從MySQL讀取。 MySQLdb寫入數據庫。

  mysql> show databases;
    +--------------------+
    | Database           |
    +--------------------+
    | information_schema |
    | mysql              |
    | opinions           |
    | performance_schema |
    | sys                |
    +--------------------+

大！ 以您的示例為例，將test替換為opinions

mysql> use test;
Reading table information for completion of table and column names

Database changed
mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_test |
+-----------------+
| _t              |
| food            |
| food_in         |
| food_min        |
| type            |
| user            |
+-----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from test.food;
+----+-------+--------------+--------+----------+
| ID | Cat   | Item         | price  | quantity |
+----+-------+--------------+--------+----------+
|  1 | Food  | Pizza        | 2.7500 |      300 |
|  2 | Liq   | Beer         | 2.5000 |      300 |
|  4 | Food  | Sandwich     | 4.0000 |      222 |
| 12 | Food  | Soup         | 3.5000 |      100 |
+----+-------+--------------+--------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

所以：

data = pd.read_sql('SELECT * FROM opinions', con)

變成：

data = pd.read_sql('SELECT * FROM opinions.MYTABLETHATIWANT', con)

我使用MySQLdb寫入數據庫。 所以，我可以使用基本的python和pandas。 您可能還有禁止數據庫/表訪問的權限問題。 您使用的是root用戶還是其他用戶並且已為用戶設置了權限。