導入

データベースにデータを手動でインポートするのは、特に多数のテーブルがある場合、面倒なだけでなく時間がかかる場合があります。これは、Python ライブラリを使用すると簡単に行うことができます。

kaggle からペイント データセットをダウンロードします。絵画データ セットは 8 つの CSV ファイルで構成されており、データを手動でデータベース テーブルにインポートするのではなく、単純な Python スクリプトを使用してデータベースにインポートします。

データをインポートする手順

• PG-admin でデータベースを作成し、それをペイントと呼びます

create database painting

• jupyter ノートブックを開いて Python ライブラリをインストールする

pip install sqlalchemy
pip install pandas

• Python ライブラリをインポートする

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

• pg-admin データベースへの接続を作成します

conn_string = 'postgresql://postgres:1344@localhost/painting'
db = create_engine(conn_string) 
conn = db.connect()

conn_string にはデータベースへの URL が格納されます。pg-admin でデータベースを作成したので、postgresql はデータベースです。postgres はデータベース名 pg-admin のデフォルト名、1344 は pg-admin のパスワード、@localhost はホスト名ですそして絵画はデータベース名です

• ファイルをデータベースにロードします

files = ['artist', 'canvas_size', 'image_link', 'museum', 'museum_hours', 'product_size', 'subject', 'work']

for file in files:

    df = pd.read_csv(fr"C:\Users\Admin\Desktop\famous painti\{file}.csv")
    df.to_sql(file, con = conn, if_exists='replace', index = False)

files は、ペイント データベース内のテーブルに名前を付ける名前です。 for ループは、ファイルを反復処理できるようにするために使用されます。 pd.read csv の fr は f 文字列と生データを表します。デフォルトのパンダインデックスをインポートしないようにするには、インデックスを false に設定する必要があります。

結論

Python と MySQL コネクタを使用して、MySQL Server にまったく新しいデータベースを作成し、手動で行う代わりにそのデータベース内にテーブルを作成する方法を学びました。