
手动将数据导入数据库,尤其是当数据库中有很多表时,不仅很烦人,而且还很耗时。通过使用 python 库可以使这变得更容易。
从kaggle下载绘画数据集。绘画数据集由 8 个 csv 文件组成,我们将使用简单的 python 脚本将其导入到数据库中,而不是手动将数据导入到数据库表中。
create database painting
pip install sqlalchemy pip install pandas
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine
conn_string = 'postgresql://postgres:1344@localhost/painting' db = create_engine(conn_string) conn = db.connect()
在 conn_string 中存储我们数据库的 url,其中 postgresql 是我们的数据库,因为我们在 pg-admin 中创建了数据库,postgres 是我们数据库名称 pg-admin 的默认名称,1344 是我们 pg-admin 的密码,@localhost 是主机名和绘画是我们的数据库名称
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 是我们希望命名绘画数据库中的表的名称。使用 for 循环以便我们可以迭代我们的文件。 pd.read csv中的fr代表f字符串和原始数据。 index 必须设置为 false 才能不导入默认的 pandas 索引。
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我们已经学习了如何使用python和mysql connector在mysql服务器中创建一个全新的数据库,在该数据库中创建表而不是手动执行。
以上就是使用 PYTHON 将数据导入 MYSQL的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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