利用pandas将数据保存到MySQL数据库中（使用df.to

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利用pandas将数据保存到MySQL数据库中（使用df.to

1、概述 在做数据分析时，常常需要对数据分析的结果进行保存，而结果多为表格形式，或者在python中更常用的dataframe形式，当数据量巨大时，使用csv/excel保存显然不是最佳的选择，因为这会对存储和读取都带来巨大的麻烦，所以我们希望对结果直接保存到sql数据库，既便于存储，也便于查询和读取。 2、实现 网上有很多关于df.to_sql的教程，本人在总结其他大神经验后，将其中的精华整理成一个函数，使用时直接调用即可： def Df_to_sql(df, name, db, psw, user='root', ip='localhost'): ''' :param df: The data to pass :param name: The name of the table in db :param psw: Your password of your database :param ip: Your IP :param db: The name of your database :param user: root :return: None ''' from sqlalchemy import create_engine con = create_engine('MySQL+pymysql://{}:{}@{}/{}'.format(user, psw, ip, db)) # mysql+pymysql的意思为：指定引擎为pymysql df.to_sql(name, con) 其中的库别忘了安装哦 by——神采的二舅

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