python3将csv数据写入mysql_将CSV文件写入到MySQL中(用Pandas库实现MySQL数据库的读写)...

时间: 2024-03-13 16:46:03 浏览: 186
好的,下面是将CSV文件写入到MySQL数据库中的步骤,使用Python的pandas库实现: 1. 导入必要的库 ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ``` 2. 读取CSV文件 ```python df = pd.read_csv('data.csv') ``` 3. 连接MySQL数据库 ```python engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name') ``` 4. 将数据写入MySQL ```python df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False) ``` 其中,name参数为要写入的表名,con参数为连接到MySQL的引擎,if_exists参数为数据表已经存在时的处理方式,replace表示覆盖原有表格,index参数表示是否将DataFrame的索引写入到MySQL中。 完整代码如下: ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 连接MySQL数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name') # 将数据写入MySQL df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False) ``` 注意,需要根据实际情况修改连接MySQL数据库时的参数。
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import os import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine def process_and_visualize_data(config): # 建立数据文件的相对路径 data_file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'data', 'GCB2022v27_MtCO2_flat.csv') # 读取数据集 try: data = pd.read_csv(data_file_path, sep=',', encoding='utf8') print("Original Data Head:") print(data.head()) except FileNotFoundError: print(f"Error: The file {data_file_path} was not found.") return except pd.errors.EmptyDataError: print("Error: The file is empty.") return except pd.errors.ParserError: print("Error: Data parsing error.") return print(data.info()) print(data.isnull().sum()) # # 数据处理和清洗 data.fillna(0, inplace=True) # 填充缺失值为 0 print("缺失值填充后的统计:",data.isnull().sum()) # 过滤掉不需要的记录 data = data[ (data['Country'] != "Global") & (data['Country'] != "International Transport") ] # 删除不需要的列(如果存在) if 'ISO 3166-1 alpha-3' in data.columns: data.drop(columns=['ISO 3166-1 alpha-3'], inplace=True) # 显示清洗后的数据的前几行以便检查 print("\nProcessed Data Head:") print(data.head()) # 连接到 MySQL 数据库并保存处理后的数据 engine = create_engine(config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']) data.to_sql('raw1_data', con=engine, if_exists='replace', index=False) print("Processed data saved to MySQL database.") # 将处理后的数据保存到新的 CSV 文件中 output_file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'co2-forecasting1.csv') data.to_csv(output_file_path, index=False) print(f"Processed data saved to {output_file_path}.") # 示例调用 if __name__ == "__main__": from config import Config db_config = { 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': Config.SQLALCHEMY_DATABASE_URI, 'MYSQL_HOST': Config.MYSQL_HOST, 'MYSQL_PORT': Config.MYSQL_PORT, 'MYSQL_USER': Config.MYSQL_USER, 'MYSQL_PASSWORD': Config.MYSQL_PASSWORD, 'MYSQL_DATABASE': Config.MYSQL_DATABASE

# 导入所需库 import pymysql # 用于MySQL数据库操作,提供connect()、cursor()等方法 import requests # 用于发送HTTP请求,提供get()、post()等方法 from bs4 import BeautifulSoup # 用于解析HTML文档,提供find()、find_all()等方法 import csv # 用于CSV文件读写,提供writer()、reader()等方法 import pandas as pd # 用于数据处理,提供read_csv()、str.replace()等方法 # 定义目标网页URL(这里以北京历史天气为例) url = 'https://tianqi.2345.com/wea_history/71961.htm' # 设置请求头模拟浏览器访问(反爬虫常用手段) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.0.0 Safari/537.36 Edg/134.0.0.0' } # 发送HTTP GET请求获取网页内容(requests核心方法:get()) response = requests.get(url, headers=headers) # 使用BeautifulSoup解析网页内容,'html.parser'是Python内置解析器(也可换用lxml) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 调试用:打印整个网页解析后的内容(开发时可注释掉) print(soup) # 定位目标表格(通过class选择器查找表格) # BeautifulSoup核心方法: # - find(): 查找第一个匹配元素 # - find_all(): 查找所有匹配元素 table = soup.find('table', class_='history-table') # 获取表格所有行(tr标签) rows = table.find_all('tr') print(rows) # 初始化数据存储列表 data = [] # 提取表头(第一行的th标签内容) headers = [th.text.strip() for th in rows[0].find_all('th')] # strip()去除空白字符 # 遍历数据行(跳过第一行表头) for row in rows[1:]: # 获取当前行的所有单元格(td标签) cells = row.find_all('td') # 提取单元格文本内容并去除空白字符 row_data = [cell.text.strip() for cell in cells] # 将处理后的行数据添加到列表 data.append(row_data) # 调试用:打印抓取到的数据(开发时可注释掉) print(data) # 将数据写入CSV文件(csv核心方法:writer()、writerow()、writerows()) with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(headers) # 写入表头 writer.writerows(data) # 批量写入数据行 # (后续数据库操作部分略...) try: conn=pymysql.connect( host='locslhost', user='root', password='z20061025', database='chuyibei', charset='utf8mb4' ) with conn.cursor() as cursor: create_table=''' CRAETE TABLE IF NOT EXISTS waether ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMERY KEY, date DATE UNIQUE, high_temp INT, low_temp INT, weather VARCHAR(20), wind_direction VARCHAR(20), wind_power VARCHAR(20)) ''' cursor.execute(create_table) insert_table=''' INSERT IGNORE INTO weather (date, high_temp, low_temp, weather, wind_direction, wind_power) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)''' for da in data: cursor.execute(insert_table, da) conn.commit() print("数据成功写入数据库") except Exception as e: print(f"数据库操作失败:{str(e)}") finally: if conn: conn.close() print("程序执行完毕!")

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