使用 Pandas 将数据写入 SQL 数据库

使用 Pandas 将数据写入 SQL 数据库可以让我们更轻松地将数据存储在常见的数据存储位置中。这里将介绍使用 Pandas 写入数据到 SQL 数据库的方法。

安装 Pandas

首先，确保已安装 Pandas 库。在终端（或 Anaconda Prompt）中运行以下命令可安装 Pandas：

pip install pandas

读取数据

为了演示如何将 Pandas 数据框写入 SQL 数据库，我们将使用一个简单的示例数据集。在这个示例中，我们将从 CSV 文件中读取数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("example.csv")

print(df.head())

设置连接

接下来，我们需要设置与数据库的连接。我们可以使用 SQLAlchemy 库来创建与数据库的连接。在这个示例中，我们将使用 SQLite 数据库。

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)

将数据写入数据库

我们已经准备好将数据写入 SQL 数据库了。使用 Pandas 的 to_sql() 方法将数据写入数据库。

df.to_sql('example_table', con=engine, if_exists='replace')

上面的代码将我们的例子数据写入数据库中名为 example_table 的表中。

查询数据

可以使用 SQL 查询语句从数据库中检索数据。以下示例演示如何使用 pandas.read_sql_query() 检索数据库中 example_table 表中的数据：

df = pd.read_sql_query('SELECT * from example_table', con=engine)

print(df.head())

结论

通过使用 Pandas，我们可以更轻松地将数据存储在 SQL 数据库中。在这篇文章中，我们了解了如何使用 Pandas 执行此操作，从读取数据到写入到数据库中。