pandas与mysql、oracle数据库数据交互（csdn）————程序.pdf

在数据分析和处理中，Pandas库是Python中的一个强大工具，它提供了丰富的数据结构和功能，使得数据清洗、转换和分析变得极其便捷。与此同时，数据库系统如MySQL和Oracle则用于存储大量的结构化数据。在实际工作中，我们经常需要在Pandas和数据库之间进行数据交互，以便于数据的导入导出、查询和更新。以下将详细讲解如何使用Pandas与MySQL、Oracle数据库进行数据交互。 对于Oracle数据库，Pandas通过第三方库cx_Oracle来建立连接。cx_Oracle是一个Python接口，允许Python程序与Oracle数据库进行通信。在Ubuntu 20.04上安装cx_Oracle模块，可以按照以下步骤操作： 1. 安装必要的依赖：`sudo apt-get install libaio1` 2. 下载并安装cx_Oracle：可以从Oracle官方网站下载对应版本，或者使用pip安装：`pip install cx_Oracle` 在代码中，我们可以使用以下方式建立数据库连接： ```python from sqlalchemy import create_engine, types import pandas as pd # 创建数据库引擎 engine = create_engine('oracle+cx_oracle://SQL_LEVEL1:dbcloud@192.168.10.122:1521/?service_name=oracle') # 使用Pandas读取数据 sql_query = "SELECT * FROM customer c" data = pd.read_sql(sql=sql_query, con=engine) # 查看数据的前几行 print(data.head()) # 将数据写入Oracle数据库 data.to_sql('TEST', con=engine, if_exists='replace', index=False, index_label=None) ``` 对于MySQL数据库，Pandas通常使用pymysql作为连接驱动。首先确保已经安装了pymysql库，可以使用`pip install pymysql`命令安装。然后，建立连接和数据交互的方式与Oracle类似，但连接字符串会有所不同： ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎，使用pymysql驱动 engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database') # 读取数据 sql_query = "SELECT * FROM table_name" data = pd.read_sql(sql_query, con=engine) # 输出数据的前几行 print(data.head()) # 将数据写入MySQL数据库 data.to_sql('new_table', con=engine, if_exists='replace', index=False, index_label=None) ``` 在使用Pandas与数据库交互时，还需要注意以下几点： 1. 数据库连接字符串格式要正确，包括用户名、密码、主机名、端口和数据库名。 2. 在写入数据到数据库时，`if_exists`参数可以设置为'append'（追加数据）、'replace'（替换原有表）或'fail'（如果表已存在则抛出错误）。 3. `index`参数用于决定是否将Pandas DataFrame的索引列写入数据库，`index_label`则是设置索引列的名称。 4. 考虑到性能，大数据量导入时，可以考虑分批写入，避免一次性加载整个DataFrame。 通过上述方法，你可以轻松地在Pandas和MySQL、Oracle数据库之间进行数据交互，实现数据的灵活管理。