」工欲善其事,必先利其器。「—孔子《論語.錄靈公》
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使用 PYTHON 將資料導入 MYSQL

發佈於2024-11-08
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IMPORTING DATA USING PYTHON TO MYSQL

介紹

手動將資料匯入資料庫,尤其是當資料庫中有多個表格時,不僅很煩人,而且還很耗時。透過使用 python 庫可以使這變得更容易。

從kaggle下載繪畫資料集。繪畫資料集由 8 個 csv 檔案組成,我們將使用簡單的 python 腳本將其匯入到資料庫中,而不是手動將資料匯入到資料庫表中。

導入資料的步驟

  • 在PG-admin中建立資料庫並命名為painting
create database painting
  • 打開jupyter筆記本並安裝python庫
pip install sqlalchemy
pip install pandas
  • 導入Python庫
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
  • 建立到您的 pg-admin 資料庫的連接
conn_string = 'postgresql://postgres:1344@localhost/painting'
db = create_engine(conn_string) 
conn = db.connect()

在conn_string 中儲存我們資料庫的url,其中postgresql 是我們的資料庫,因為我們在pg-admin 中建立了資料庫,postgres 是我們資料庫名稱pg-admin 的預設名稱,1344 是我們pg-admin 的密碼,@localhost 是主機名稱繪畫是我們的資料庫名稱

  • 將檔案載入資料庫
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 是我們希望命名繪畫資料庫中的表的名稱。使用 for 循環以便我們可以迭代我們的檔案。 pd.read csv中的fr代表f字串和原始資料。 Index 必須設定為 false 才能不匯入預設的 pandas 索引。

結論

我們已經學習如何使用 Python 和 MySQL Connector 在 MySQL Server 中建立一個全新的資料庫,在該資料庫中建立表格而不是手動執行。

版本聲明 本文轉載於:https://dev.to/allan-pg/importing-data-using-python-to-mysql-4953?1如有侵犯,請聯絡[email protected]刪除
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