name : stringName of SQL table.con : sqlalchemy.engine.Engine or sqlite3.ConnectionUsing SQLAlchemy makes it possible to use any DB supported by that library. Legacy support is provided for sqlite3.Connection objects.schema : string, optionalSpecify the schema (if database flavor supports this)...
importpandasaspdimportsqlite3# 创建一个SQLite数据库连接conn=sqlite3.connect('example.db')# 创建示例DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 使用to_sql写入数据库try:df.to_sql('people',conn,if_exists='replace',index=False)print("数据写入...
DataFrame.to_sql (name,con,schema = None,if_exists ='fail',index = True,index_label = None,chunksize = None,dtype = None )[source] 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。 支持SQLAlchemy[R16]支持的数据库。可以新创建,附加或覆盖表。 参数: name:string SQL表的名称。 con:sqlalchemy.engine....
’9.6’)”) #使sql语句生效 db.commit() #关闭mysql链接 db.close() ...
data.to_sql(sql_name,engine,index=False,if_exists='append')1 2 3 4 5 ⾃定义w_sql (迭代后版本)# 定义写⼊数据库函数 def w_sql(sql_name,data,db_name,host=host,user=user,passwd=passwd):zd=""for j in data.columns:zd=zd+j+","connent = pymysql.connect(host=host, user=user,...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中DataFrame.to_sql方法的使用。
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data.to_sql(sql_name,engine,index=False,if_exists='append') 自定义w_sql (迭代后版本) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 定义写入数据库函数 defw_sql(sql_name,data,db_name,host=host,user=user,passwd=passwd):zd=""forjindata.columns:zd=zd+j+","connent=pymysql.connect...
read_sql_query() 函数支持 chunksize 参数。指定这个参数将返回一个查询结果的迭代器。 In [534]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=list("abc")) In [535]: df.to_sql("data_chunks", engine, index=False) In [536]: for chunk in pd.read_sql_query("SELECT * FROM data...