판다스에 관한 정보들을 틀:Pandas:DataFrame을 통해 체계화하여 관리한다.

1 개요[편집 | 원본 편집]

데이터프레임을 DB에 저장하거나, DB를 데이터프레임화 하여 가져오거나.

2 MySQL[편집 | 원본 편집]

데이터프레임을 SQL에 저장하기.

mariasql도 동일하다.

2.1 DataFram을 바로 DB에[편집 | 원본 편집]

2.1.1 sqlalchemy 사용[편집 | 원본 편집]

이 방법은 굉장히 간단하다. 다만, 프라이머리키가 중복된 데이터가 있는 경우엔 적용할 수가 없다.(이런 경우엔 겹치는 데이터를 제거해준 후 넣어야 한다.)

과정

설명

방법

라이브러리 설치

pip install sqlalchemy

모듈 임포트

from sqlalchemy import create_engine

엔진 연결

DB를 만든 후에 DB와 연결할 수 있다.

engine = create_engine("mysql+pymysql://{user}:{pw}@localhost/{db}"
                       .format(user="root",  # sql 계정 입력.
                               domain='localhost',       # 도메인 주소
                               pw="0000",  # sql 비밀번호 입력.
                               db="dbname"))  # 연결할 db이름 입력.

sql로 전환

이미 만들어진 테이블에 dataframe을 넣는다.

(역시, 테이블은 미리 준비되어야 한다.)

옵션은 아래에서 설명한다.

df.to_sql('테이블명', con = engine, if_exists = 'append', chunksize = 1000)

옵션값

인자

설명

if_exists

옵션	설명
appends	기존에 데이터가 들어가 있으면 덧붙인다.
replace	기존의 데이터를 대체한다.(테이블 단위로 덮어씌워, 기존 데이터는 사라진다.) (테이블 세팅도 바꾼다.)
fail	테이블 안에 데이터가 있으면 아무것도 하지 않음.

chunksize

한 번에 몇 개의 데이터를 처리할지.

2.1.1.1 관련에러[편집 | 원본 편집]

sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (1045, "Access denied for user '.....'@'localhost' (using password: YES)")

위 형태의 에러는... 99% 확률로 DB에 대한 정보를 잘못 입력했기 때문에 나오는 에러이다.

2.2 새로운 값 갱신[편집 | 원본 편집]

중복된 데이터는 그냥 건너뛰고 새로운 값을 넣어주고 싶을 때 사용하는 방법이다.

과정	설명	방법
라이브러리 설치		pip install pymysql
모듈 임포트		import pymysql
DB연결		DB = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, db='db이름', user="root", passwd='비밀번호', charset='utf8')
커서생성	sql을 순회하는 커서 생성	cur = self.coinDB.cursor()
함수제작	함수로 만들어 처리하면 편할 듯하다. DB 객체와 테이블명을 넣어 작동한다.	def df_to_db(df, db, table): '''df를 받아 db에 저장하는 것.''' cur = db.cursor() # 커서를 만든다. cols = "`,`".join([str(i) for i in df.columns.tolist()]) # df의 칼럼을 추출한다. for i, row in df.iterrows(): # 하나씩 입력한다. 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

Pandas:DataFrame:DataBase

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