如何使用Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法

这篇文章主要介绍如何使用Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。

read_sql

参见pandas.read_sql的文档，read_sql主要有如下几个参数：

• sql:SQL命令字符串

• con：连接sql数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立

• index_col: 选择某一列作为index

• coerce_float:非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入

• parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换，也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式，比如{column_name: format string}（format string："%Y:%m:%H:%M:%S"）。

• columns:要选取的列。一般没啥用，因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了

• chunksize：如果提供了一个整数值，那么就会返回一个generator，每次输出的行数就是提供的值的大小。

• params：其他的一些执行参数，没用过不太清楚。。。

以链接常见的mysql数据库为例：

import pandas as pd
import pymysql
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
# 1. 用sqlalchemy构建数据库链接engine
connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(DB_USER, DB_PASS, DB_HOST, DB_PORT, DATABASE) #1
engine = create_engine(connect_info)
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
# 2. 用DBAPI构建数据库链接engine
con = pymysql.connect(host=localhost, user=username, password=password, database=dbname, charset='utf8', use_unicode=True)
df = pd.read_sql(sql_cmd, con)

解释一下 #1: 这个是sqlalchemy中链接数据库的URL格式：dialect[+driver]://user:password@host/dbname[?key=value..]。dialect代表书库局类型，比如mysql, oracle, postgresql。driver代表DBAPI的名字，比如psycopg2,pymysql等。具体说明可以参考这里。此外由于数据里面有中文的时候就需要将charset设为utf8。

to_sql

参见pandas.to_sql函数，主要有以下几个参数：

• name: 输出的表名

• con: 与read_sql中相同

• if_exits： 三个模式：fail，若表存在，则不输出；replace：若表存在，覆盖原来表里的数据；append：若表存在，将数据写到原表的后面。默认为fail

• index：是否将df的index单独写到一列中

• index_label:指定列作为df的index输出，此时index为True

• chunksize： 同read_sql

• dtype: 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存：{column_name: sql_dtype}。常见的数据类型有sqlalchemy.types.INTEGER(), sqlalchemy.types.NVARCHAR(),sqlalchemy.Datetime()等，具体数据类型可以参考这里

还是以写到mysql数据库为例：

df.to_sql(name='table', 
   con=con, 
   if_exists='append', 
   index=False,
   dtype={'col1':sqlalchemy.types.INTEGER(),
     'col2':sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255),
     'col_time':sqlalchemy.DateTime(),
     'col_bool':sqlalchemy.types.Boolean
   })

注：如果不提供dtype,to_sql会自动根据df列的dtype选择默认的数据类型输出，比如字符型会以sqlalchemy.types.TEXT类型输出，相比NVARCHAR，TEXT类型的数据所占的空间更大，所以一般会指定输出为NVARCHAR；而如果df的列的类型为np.int64时，将会导致无法识别并转换成INTEGER型，需要事先转换成int类型（用map，apply函数可以方便的转换）。

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