第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式
data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv')
第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型
data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1])
注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型
第三:查看列类型
print(data.dtypes)
第四:方法一:保存至MYSQL【缺点耗时长】
利用MYSQLdb库,封装成一个类,实现创建表,添加数据的操作,缺点耗时长
class Jess_mysql(): """ 设置mysql类,实现创建数据框,表,及添加数据 """ def __init__(self): self.mysql=MySQLdb.connect(user=mysql_name,host=mysql_host,password=mysql_password,database=mysql_database) self.conn=self.mysql.cursor() def create_table(self,table_names,col_names): """ 创建表 :param table_names: 表名 :param col_names: 列名,列表格式 :return: """ tables=' varchar(20),'.join(['%s'] *len(col_names)) sql_yuju='create table if not exists `{t}` ({v} varchar(20))'.format(t=table_names,v=tables)#字段需要标注格式 ss=sql_yuju %(tuple(col_names)) print(ss) self.conn.execute(ss) self.mysql.commit() def add_data(self,table_name,col_names,col_data): """ :param table_name: 表名 :param col_names: 列名,字段名 :param col_data: 字段值 :return: """ colname=','.join(['%s']*len(col_names)) data=','.join(['%s']*len(col_data)) sql_yuju='INSERT INTO `{t}` ({name}) VALUES ({data});'.format(t=table_name,name=colname,data=data) ss=sql_yuju%(*col_names,*col_data) #print(ss) self.conn.execute(ss) self.mysql.commit()
第五:利用sqlalchemy的create_engine()方法
1、创建连接
import sqlalchemy #engine=sqlalchemy.create_engine('mysql + mysqldb://root:123456@118.24.26.227:3306/python_yuny') engine=sqlalchemy.create_engine('mysql+mysqldb://{user}:{password}@{host}:3306/{database}'.format (user=mysql_name,password=mysql_password,host=mysql_host,database=mysql_database))
2、利用pd.io.sql.to_sql()
pd.io.sql.to_sql(frame=data,name='yunying',con=engine,index=False,if_exists='append')
注意相关参数的设置。
此外,保存到mysql中,需要注意日期格式的列,因为在mysql对应的field设置格式为varchar(20)后,原始的日期2015-8-9,写入数据库,只有2015,这需要两步操作。
a、上面第二目录的,利用pandas.to_datetime(,format='%Y-%m-%d') #format的格式要和原始字符2016-8-9格式一样
b、利用datetime库,实现format='%Y%m%d'
x=data.shape[0] for i in range(x): col_data=list(df.iloc[i,:]) col_data[1]=datetime.date.strftime(col_data[1],'%Y%d%m')
"htmlcode">
df=pd.read_sql('select * from %s'%table_name,con=engine,index_col=None)
默认不设置索引列,可以自行指定索引列名。
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com
暂无评论...
更新日志
2024年11月18日
2024年11月18日
- 蔡依林《MYSELF》 奢华庆菌版 2CD[WAV+CUE][1.5G]
- 刘春美《心与心寻世界名曲中文版》新京文[低速原抓WAV+CUE]
- 朱逢博《蔷薇蔷薇处处开》[FLAC+CUE]
- 姚璎格2005《心在哭泣》龙韵[WAV分轨]
- 费玉清《费玉清收藏》 2CD 华纳[WAV+CUE][1G]
- 徐怀钰《LOVE》台湾首版[WAV+CUE][1G]
- 群星《英皇精挑细选Vol.1》[WAV+CUE][1G]
- 郑钧.2007-长安长安【灯火文化】【WAV+CUE】
- 袁小迪向蕙玲.2005-纯情红玫瑰【全员集合】【WAV+CUE】
- 周华健.2015-水浒三部曲原创音乐选辑【滚石】【FLAC分轨】
- 钟志刚《为爱而歌DSD》[WAV+CUE]
- 孙露《情人的眼泪》[低速原抓WAV+CUE]
- 【雨果唱片】刘明源《胡琴专辑》1993[WAV+CUE]
- 黄莺莺《25周年纪念金曲专辑》[WAV+CUE][1.1G]
- 刘德丽《刘德丽新曲+精选》2023[WAV+CUE][1G]