Python中从SQL型数据库读写dataframe型数据

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，所以常常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操做之后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就能够很方便得从sql数据库中读写数据。

read_sql

参见pandas.read_sql的文档，read_sql主要有以下几个参数：

• sql:SQL命令字符串
• con：链接sql数据库的engine，通常能够用SQLalchemy或者pymysql之类的包创建
• index_col: 选择某一列做为index
• coerce_float:很是有用，将数字形式的字符串直接以float型读入
• parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能相似。能够直接提供须要转换的列名以默认的日期形式转换，也能够用字典的格式提供列名和转换的日期格式，好比{column_name: format string}（format string："%Y:%m:%H:%M:%S"）。
• columns:要选取的列。通常没啥用，由于在sql命令里面通常就指定要选择的列了
• chunksize：若是提供了一个整数值，那么就会返回一个generator，每次输出的行数就是提供的值的大小。
• params：其余的一些执行参数，没用过不太清楚。。。
  以连接常见的mysql数据库为例：

import pandas as pd
import pymysql
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine

# 1. 用sqlalchemy构建数据库连接engine
connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(DB_USER, DB_PASS, DB_HOST, DB_PORT, DATABASE)  #1
engine = create_engine(connect_info)
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)

# 2. 用DBAPI构建数据库连接engine
con = pymysql.connect(host=localhost, user=username, password=password, database=dbname, charset='utf8', use_unicode=True)
df = pd.read_sql(sql_cmd, con)

解释一下 #1: 这个是sqlalchemy中连接数据库的URL格式：dialect[+driver]://user:password@host/dbname[?key=value..]。dialect表明书库局类型，好比mysql, oracle, postgresql。driver表明DBAPI的名字，好比psycopg2,pymysql等。具体说明能够参考这里。此外因为数据里面有中文的时候就须要将charset设为utf8。

to_sql

参见pandas.to_sql函数，主要有如下几个参数：

• name: 输出的表名
• con: 与read_sql中相同
• if_exits： 三个模式：fail，若表存在，则不输出；replace：若表存在，覆盖原来表里的数据；append：若表存在，将数据写到原表的后面。默认为fail
• index：是否将df的index单独写到一列中
• index_label:指定列做为df的index输出，此时index为True
• chunksize： 同read_sql
• dtype: 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存：{column_name: sql_dtype}。常见的数据类型有sqlalchemy.types.INTEGER(), sqlalchemy.types.NVARCHAR(),sqlalchemy.Datetime()等，具体数据类型能够参考这里
  仍是以写到mysql数据库为例：

df.to_sql(name='table', 
          con=con, 
          if_exists='append', 
          index=False,
          dtype={'col1':sqlalchemy.types.INTEGER(),
                 'col2':sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255),
                 'col_time':sqlalchemy.DateTime(),
                 'col_bool':sqlalchemy.types.Boolean
          })

注：若是不提供dtype,to_sql会自动根据df列的dtype选择默认的数据类型输出，好比字符型会以sqlalchemy.types.TEXT类型输出，相比NVARCHAR，TEXT类型的数据所占的空间更大，因此通常会指定输出为NVARCHAR；而若是df的列的类型为np.int64时，将会致使没法识别并转换成INTEGER型，须要事先转换成int类型（用map，apply函数能够方便的转换）。

参考：
http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/type_basics.html#sql-standard-and-multiple-vendor-types
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_sql.html
http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/engines.html
http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/type_basics.html#sql-standard-and-multiple-vendor-types
http://stackoverflow.com/questions/30631325/writing-to-mysql-database-with-pandas-using-sqlalchemy-to-sql
http://stackoverflow.com/questions/5687718/how-can-i-insert-data-into-a-mysql-database
http://stackoverflow.com/questions/32235696/pandas-to-sql-gives-unicode-decode-error
http://stackoverflow.com/questions/34383000/pandas-to-sql-all-columns-as-nvarchar