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| </syntaxhighlight> | | </syntaxhighlight> |
| |} | | |} |
− | = mysql =
| |
− | 데이터프레임을 SQL에 저장하기.
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| | | |
− | mariasql도 동일하다.
| + | = HTML = |
− | | + | 웹문서에서 읽어온 데이터를 바로 dataframe화 하는 경우도 필요하다. |
− | === sqlalchemy 사용 ===
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− | 이 방법은 굉장히 간단하다. 다만, 프라이머리키가 중복된 데이터가 있는 경우엔 적용할 수가 없다.(이런 경우엔 겹치는 데이터를 제거해준 후 넣어야 한다.)
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| {| class="wikitable" | | {| class="wikitable" |
− | !과정 | + | ! 의도 |
− | !설명
| |
| !방법 | | !방법 |
− | |-
| |
− | |라이브러리 설치
| |
− | |
| |
− | |pip install sqlalchemy
| |
− | |-
| |
− | |모듈 임포트
| |
− | |
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− | |from sqlalchemy import create_engine
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− | |-
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− | |엔진 연결
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− | |DB를 만든 후에 DB와 연결할 수 있다.
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− | |<syntaxhighlight lang="python">
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− | engine = create_engine("mysql+pymysql://{user}:{pw}@localhost/{db}"
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− | .format(user="root", # sql 계정 입력.
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− | domain='localhost', # 도메인 주소
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− | pw="0000", # sql 비밀번호 입력.
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− | db="dbname")) # 연결할 db이름 입력.
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− | </syntaxhighlight>
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− | |-
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− | |sql로 전환
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− | |이미 만들어진 테이블에 dataframe을 넣는다.
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− | (역시, 테이블은 미리 준비되어야 한다.)
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− |
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− | 옵션은 아래에서 설명한다.
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− | |<syntaxhighlight lang="python">
| |
− | df.to_sql('테이블명', con = engine, if_exists = 'append', chunksize = 1000)
| |
− | </syntaxhighlight>
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− | |-
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− | |옵션값
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− | | colspan="2" |
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− | {| class="wikitable"
| |
− | !인자
| |
− | !설명
| |
− | |-
| |
− | |if_exists
| |
− | |
| |
− | {| class="wikitable"
| |
− | !옵션
| |
| !설명 | | !설명 |
| |- | | |- |
− | |appends | + | |데이터 불러오기 |
− | |기존에 데이터가 들어가 있으면 덧붙인다. | + | |객체 = pandas.read_html('''h<nowiki/>t<nowiki/>ml 문서''')'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' |
− | |-
| + | |'''<nowiki/>'''html 문서의 데이터타입은 str이어야 한다. requests 등으로 웹문서를 불러와 변환해 넣으면 된다.'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' |
− | |replace
| + | |}표형 데이터는 쉽게 가져올 수 있다.<syntaxhighlight lang="python"> |
− | |기존의 데이터를 대체한다.(테이블 단위로 덮어씌워, 기존 데이터는 사라진다.)
| + | page = requests.get(url) |
− | (테이블 세팅도 바꾼다.)
| + | tables = pd.read_html(page.text) |
− | |-
| + | </syntaxhighlight> [굳이 .text 속성에 접근해야 하네;;? 그냥 객체와 text속성은 어떻게 다른지 보자.] |
− | |fail
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− | |테이블 안에 데이터가 있으면 아무것도 하지 않음.
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− | |} | |
− | |-
| |
− | |chunksize
| |
− | |한 번에 몇 개의 데이터를 처리할지.
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− | |}
| |
− | |}
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− | | |
− | ==== 관련에러 ====
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− | sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (1045, "Access denied for user '.....'@'localhost' (using password: YES)")
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− | | |
− | 위 형태의 에러는... 99% 확률로 DB에 대한 정보를 잘못 입력했기 때문에 나오는 에러이다.
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| | | |
− | === 단순 입력 ===
| + | 여러 테이블이 있는 경우, 데이터프레임이 들어있는 리스트로 반환된다. |
− | 중복된 데이터는 그냥 건너뛰고 새로운 값을 넣어주고 싶을 때 사용하는 방법이다.
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− | {| class="wikitable"
| |
− | !과정
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− | !설명
| |
− | !방법
| |
− | |-
| |
− | |라이브러리 설치
| |
− | |
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− | |pip install pymysql
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− | |-
| |
− | |모듈 임포트
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− | |
| |
− | |import pymysql
| |
− | |-
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− | |DB연결
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− | |
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− | |DB = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, db='db이름', user="root", passwd='비밀번호', charset='utf8')
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− | |-
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− | |커서생성
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− | |sql을 순회하는 커서 생성
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− | |cur = self.coinDB.cursor()
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− | |-
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− | |함수제작
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− | |함수로 만들어 처리하면 편할 듯하다.
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− | DB 객체와 테이블명을 넣어 작동한다.
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− | |<syntaxhighlight lang="python">
| |
− | def df_to_db(df, db, table):
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− | '''df를 받아 db에 저장하는 것.'''
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− | cur = db.cursor() # 커서를 만든다.
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− | cols = "`,`".join([str(i) for i in df.columns.tolist()]) # df의 칼럼을 추출한다.
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− | for i, row in df.iterrows(): # 하나씩 입력한다.
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− | try:
| |
− | sql = "INSERT INTO `{table}` (`{cols}`) VALUES (".format(table=table, cols=cols) + "%s," * (
| |
− | len(row) - 1) + "%s)" # 마지막엔 쉼표 없이.
| |
− | cur.execute(sql, tuple(row))
| |
− | # the connection is not autocommitted by default, so we must commit to save our changes
| |
− | db.commit()
| |
− | except Exception as e:
| |
− | # print(e)
| |
− | pass
| |
− | </syntaxhighlight>
| |
− | |}
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− | [[분류:Pandas:DataFrame]]
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