解析csv数据导入mysql的方法

下面是详细讲解“解析csv数据导入mysql的方法”的完整攻略。

步骤一：安装必要的库

在开始解析csv数据之前，需要确保电脑上已经安装了以下几个库：

• pandas：用来解析csv数据
• pymysql：用来连接mysql数据库
• sqlalchemy：用来对mysql进行操作

可以使用以下命令安装这些库：

pip install pandas pymysql sqlalchemy

步骤二：读取csv文件

使用pandas库的read_csv函数读取csv文件，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

其中，'file.csv' 是你要读取的csv文件的名称。读取完毕后，数据会被存储在pandas的DataFrame对象df中。

步骤三：连接mysql数据库

使用pymysql库连接mysql数据库，如下所示：

import pymysql

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='password', db='database', charset='utf8')
cursor = db.cursor()

其中，'127.0.0.1'是你mysql数据库的IP地址，'root'是你的mysql用户名，'password'是你的mysql密码，'database'是你想要存储csv数据的数据库名称。

步骤四：创建数据表

在mysql数据库中，使用sqlalchemy库创建数据表，如下所示：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1/database')
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

其中，'mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1/database' 是mysql的连接字符串，'table_name'是你想要创建的数据表名称，'if_exists'参数用来指定当数据表已经存在时，将如何操作数据表（replace表示替换原来的数据表），'index=False'表示不需要将DataFrame对象的索引创建为数据表中的一列。

示例一：导入pokemon数据

假设我们有一个名为'pokemon.csv'的文件，它包含了pokemon的数据，我们想要将这些数据导入到名为'pokemon'的mysql数据表中。

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

df = pd.read_csv('pokemon.csv')

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='password', db='database', charset='utf8')
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1/database')
df.to_sql('pokemon', con=engine, if_exists='replace', index=False)

cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM pokemon")
result = cursor.fetchone()

print(result[0]) # 输出pokemon数据表中的数据行数

运行以上代码，数据表'pokemon'将会被创建，并将pokemon.csv中的数据导入到该数据表中。

示例二：导入股票数据

我们还可以使用这种方法来导入股票数据。

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='password', db='database', charset='utf8')
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1/database')
df.to_sql('stock_data', con=engine, if_exists='replace', index=False)

cursor = db.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM stock_data")
result = cursor.fetchone()

print(result) # 输出stock_data数据表中的第一行数据

运行以上代码，数据表'stock_data'将会被创建，并将stock_data.csv中的数据导入到该数据表中。可以使用sql语句查询该数据表中的数据。