用Python往MySQL中導入數據：pandas開發技巧

隨着數據量的不斷增加，數據的處理變得越來越複雜。當數據存儲於MySQL中時，如何使用Python進行方便快捷的數據導入很重要。本文將從多個方面對用Python往MySQL中導入數據進行詳細闡述。

一、安裝必要的Python庫和MySQL驅動程序

在進行MySQL數據導入前，需要安裝以下Python庫：pandas，MySQLdb和PyMySQL。

import pandas as pd
import MySQLdb as mdb
import pymysql

其中，pandas用於處理數據；MySQLdb和PyMySQL用於導入數據到MySQL中。如果你使用的是Python3，可以通過以下方式安裝：

!pip install pandas
!pip install pymysql
!pip install mysqlclient

二、讀取數據文件

首先，我們需要將數據文件讀入Python中。對於CSV格式的文件，我們可以使用pandas庫中的read_csv方法來讀取：

df = pd.read_csv('data.csv')

假設我們的數據文件長這樣：

"id","name","age","gender"
1,"Tom",24,"male"
2,"Jerry",21,"female"
3,"Lisa",30,"female"
4,"Mike",29,"male"

讀取後的數據在pandas中會被保存為DataFrame類型。我們可以使用head方法來查看前幾行的數據：

print(df.head())

輸出如下：

   id   name  age  gender
0   1    Tom   24    male
1   2  Jerry   21  female
2   3   Lisa   30  female
3   4   Mike   29    male

三、連接MySQL數據庫

在將數據導入MySQL中之前，我們需要連接MySQL數據庫。我們可以通過MySQLdb或PyMySQL庫來連接數據庫。

con = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='database_name')

其中，host是主機名，user和passwd是數據庫的用戶名和密碼，db是要連接的數據庫名。

四、創建數據表

在將數據插入數據庫之前，需要為數據創建一個數據表。可以使用以下命令創建名為“employee”的數據表：

CREATE TABLE employee(
   id INT PRIMARY KEY     NOT NULL,
   name           TEXT    NOT NULL,
   age            INT     NOT NULL,
   gender         TEXT    NOT NULL
);

五、將數據插入數據庫

使用以下命令在數據表中插入數據：

cursor = con.cursor()
for i,row in df.iterrows():
    sql = "INSERT INTO employee(id, name, age, gender) VALUES ({0}, '{1}', {2}, '{3}')".format(row['id'], row['name'], row['age'], row['gender'])
    cursor.execute(sql)
con.commit()

其中，for循環用於迭代DataFrame中的每一行數據，然後將數據插入到employee數據表中。

六、總結

本文介紹了如何使用Python將數據導入到MySQL中。首先，我們需要安裝必要的Python庫和MySQL驅動程序。然後，我們使用pandas庫讀取數據文件，連接MySQL數據庫，創建數據表，並將數據插入到數據表中。通過本文的介紹，你可以掌握用Python往MySQL中導入數據的方法和技巧。