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? ? ? ?因為最近頻繁操作數據庫，特別是寫入數據比較麻煩。在DataFrame格式或者是Series格式的數據處理之后，總是會面臨寫入數據，迫不得已只能進行格式轉換，搜索過程中發現了to_sql（）函數，就百度了用法，并實現了一下，以下記錄操作過程和遇到的問題及解決方法。

?First：函數介紹

?to_sql(frame, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True,
? ? ? ? ? ?index_label=None, chunksize=None, dtype=None)

frame：dataframe數據的名字

name：需要操作的數據庫的表名

con：連接數據庫的語句，包括（localhost,root,password,database）

if_exists：（fail，replace，append）

? ? ? ? ? fail：如果表存在，則不進行操作

? ? ? ? ? replace：如果表存在就刪除表，重新生成，插入數據

? ? ? ? ? append：如果表存在就插入數據，不存在就直接生成表

在使用這個函數之前我們需要用到create_engine

• ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
• 該數據里邊，root：root是用戶名和密碼，localhost是地址，test是數據庫。
• 因為我之前一直用的pymysql，有人跟我說不用安裝mysqldb，直接在mysql+pymysql就行，我的實驗是成功了，但是可能因為之前就成功了，才成功的，你們可以試試。

我的環境是python3.6的Spyder工具，因為好多人都說MySqlDb在3.6的環境下沒有了，都讓安裝mysqlclient，我這里的安裝時1.3.13版本的。安裝時我直接下載的https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/的文件：

因為找了好多教程，我還安裝了mysql-python，導致版本沖突。后來卸載了，又重新安裝mysqlclient才運行成功。

安利一個好用的函數：

read_sql_query()

sql:需要操作的語句，

con：數據庫的連接

直接可以在數據庫中讀取dataframe格式的數據，也方便讀操作和pandas分析。

Second：增加Oracle版本

參考網址：

https://docs.sqlalchemy.org/en/13/dialects/oracle.html#module-sqlalchemy.dialects.oracle.cx_oracle

代碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的将DataFrame格式的数据存入到mysql数据库中的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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